Inteligência Artificial aplicada à gestão sustentável dos recursos hídricos do Pantanal
Uma plataforma científica para integrar dados de múltiplas fontes, padronizar séries hidrológicas e aplicar modelos preditivos, saindo do trabalho de campo à tomada de decisão.
Módulos
Do dado bruto ao modelo preditivo
A arquitetura foi pensada para crescer: cada módulo é independente, versionado e reutilizável entre projetos.
ANA Hidroweb
Séries fluviométricas, pluviométricas e telemétricas do Sistema Nacional.
INMET BDMEP
Dados históricos climatológicos das estações do INMET.
Estações dos pesquisadoresem breve
Upload de séries de estações particulares no estado de Mato Grosso.
Padronização & limpeza
Detecção de outliers, imputação, agregação temporal e regras versionadas.
Datasets versionados
Composição de séries multi-fonte com versionamento e reprodutibilidade.
Modelos de IA
Regressão linear, random forest, redes neurais para previsão de vazões e níveis.
Coordenação
Prof. Dr. Francisco Lledo dos Santos
Universidade do Estado de Mato Grosso · Ciências Ambientais
Desenvolvimento
Dr. Alessandro C. Ribeiro
Financiamento
Chamada CNPq/MCTI 44/2024
Grupos Emergentes · Faixa A
Escopo
Estado de Mato Grosso
Foco em bacias, estações fluviométricas e climatológicas.