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Florestas, encostas e rios conectados para prevenir desastres

Postado em: 04/12/2015, às 16:18 por Fernando Paiva

Não são apenas objetos industrializados que fazem parte da chamada Internet das Coisas (IoT, na sigla em inglês). A natureza também pode ser incluída. Há dez anos, a empresa espanhola Libelium vem se especializando no desenvolvimento de sensores sem fio para o monitoramento do meio ambiente, como rios, florestas, encostas, montanhas nevadas, lavouras agrícolas etc. Uma das principais aplicações é a prevenção a desastres ambientais, como incêndios florestais, deslizamentos de terra e poluição de rios.

A Libelium desenvolveu uma plataforma horizontal que atende a diferentes verticais e que permite a montagem de módulos sob medida, cada um com até meia dúzia de sensores, escolhidos entre mais de 100 diferentes tipos. A empresa vende por ano entre 15 mil e 20 mil módulos. Há flexibilidade também na definição da tecnologia de transmissão de dados, que pode ser a rede móvel tradicional (2G, 3G ou 4G) ou outros padrões de comunicação em espectro não licenciado, como Wi-Fi, LoRa, LoRaWAN, BLE e Sigfox, dependendo do contexto. Os pacotes de dados transmitidos costumam ser pequenos (em torno de 100 bytes a cada envio), o que torna perfeitamente aceitável o uso de redes 2G. A bateria dos módulos dura até cinco anos. Se adicionado um painel solar, a autonomia do equipamento é ampliada sensivelmente.

Brasil

"No Brasil, percebemos bastante potencial para a venda de sensores para o monitoramento de lavouras e de qualidade da água dos rios", comenta David Gascón, CTO e um dos fundadores da Libelium, que esteve no País há duas semanas, logo após o desastre em Mariana/MG.

Sua solução fluvial, que poderia ser adotada no Rio Doce, por exemplo, foi lançada oficialmente há sete meses. A primeira implementação comercial foi em um aquário na cidade espanhola de Zaragoza, o maior do mundo especializado na simulação de biomas de grandes rios, dentre os quais o Rio Amazonas. Os sensores fluviais são compostos por sondas que ficam submersas a uma profundidade de um a três metros e que medem parâmetros como oxigenação, temperatura, salinidade e acidez. As sondas são protegidas por uma malha, para não sofrerem danos dos peixes. Sobre a superfície ficam as antenas para a transmissão dos dados, que são enviados de cinco em cinco minutos. As informações são analisadas automaticamente por um software que alerta caso algum parâmetro ultrapasse um limite pré-estabelecido.

"Temos outros 10 projetos de smart water no mundo, a maioria implementado por entidades governamentais para medir a qualidade da água em rios que abastecem cidades", diz Gascón. Também são disponibilizados sensores capazes de medir a incidência de metais pesados e outros poluentes. Espalhando-se centenas de módulos ao longo de um rio, é possível identificar com precisão a partir de que ponto acontece a contaminação – os equipamentos vêm com GPS embarcado.

Florestas, montanhas nevadas e encostas

A solução de prevenção a incêndios florestais, por sua vez, está em utilização há cinco anos no norte da Espanha. Foram instalados 90 módulos para cobrir cerca de 210 hectares de floresta. Seus sensores medem a temperatura, a umidade e a concentração de monóxido de carbono e dióxido de carbono de cinco em cinco minutos. O monitoramento desses quatro parâmetros permite que as autoridades antevejam o início de um incêndio natural, explica Gascón.

Os sensores da Libelium também já foram implementados em montanhas nevadas para alertar sobre o risco de avalanches. E mais recentemente estão sendo testados soluções na prevenção de deslizamentos, acompanhamento a umidade do solo e o movimento da terra.

Firefly

O próximo passo da empresa é o lançamento de uma plataforma de sensores individuais, para o consumidor final comprar e conectar ao seu smartphone. A linha de produtos se chamará Firefly e incluirá, por exemplo, um sensor de raios ultravioletas e outro para alertar o momento certo de irrigação de plantas caseiras. A linha de sensores Firefly será lançada em 2016. A ideia é que cada sensor custe em torno de US$ 50.

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