Engenharia
Sanitária
Resumo
Segundo a OMS, cerca de 2 bilhões de pessoas no mundo consomem água contaminada, resultando em 1,4 milhão de mortes anuais. A ausência de sistemas de monitoramento contínuo, acessível e em tempo real agrava este cenário, uma vez que os métodos laboratoriais tradicionais são caros, lentos e de baixa frequência. Este trabalho visa reduzir a escassez de dados e democratizar o acesso à tecnologia de vigilância hídrica através do desenvolvimento e validação do Aqualab IA, um sistema autônomo e de baixo custo. O projeto integra tecnologias como machine learning (ML), visão computacional e internet das coisas (IoT). O sistema realiza, de forma autônoma, a análise de 10 parâmetros essenciais, incluindo pH, turbidez, oxigênio dissolvido, demanda bioquímica de oxigênio (DBO) e a presença de coliformes totais e E. coli. Foram desenvolvidos dois modelos de ML: um na plataforma Teachable Machine para identificar microrganismos via microscopia e outro na Edge Impulse para detectar coliformes pela análise de cor com o kit Colitest, utilizando um microcontrolador ESP32-CAM. O controle preciso das temperaturas de incubação foi garantido por sistemas PID, e uma interface supervisória foi criada para visualização de dados e envio para a plataforma de IoT ThingSpeak. Os resultados validaram a alta performance do sistema. O modelo de ML para detecção de microrganismos alcançou 98% de acurácia e 100% de sensibilidade, enquanto o modelo para coliformes atingiu 100% em todas as métricas, eliminando o risco de falsos negativos. Os sensores calibrados apresentaram elevada precisão, e os sistemas mecatrônicos operaram com 100% de sucesso nos ciclos de testes. Os controladores PID mantiveram a estabilidade térmica com erro máximo de apenas 3,15% para a análise de DBO e 0,5% para coliformes. Conclui-se que o Aqualab IA é uma ferramenta tecnológica robusta, precisa e economicamente viável, com um custo de produção representando cerca de 2,6% do valor de equipamentos comerciais.
Palavras-chave: Monitoramento da Qualidade da Água, Inteligência Artificial, Internet das Coisas (IoT)