Tecnologia preditiva para conservação de recifes de coral: desenvolvimento de aplicativo móvel com base em análise multivariada

Resumo

Este projeto teve início a partir da disciplina “Inovação Científica” do curso de Física de Materiais da Escola Politécnica de Pernambuco (POLI/UPE). Os professores Marcone Sena e Denise Alves, responsáveis pela disciplina e também orientadores da equipe, incentivaram os alunos a participar do programa “INOVA REPE”, promovido pelo Governo de Pernambuco. O programa propõe desafios reais ligados a problemas sociais e ambientais do estado, fomentando o surgimento de soluções inovadoras no ambiente acadêmico. Como resultado desse incentivo, a equipe ficou em sexto lugar na primeira fase da competição e atualmente segue desenvolvendo a proposta conforme o cronograma previsto, com o objetivo de concluir o projeto com excelência e apresentá-lo na Campus Party Pernambuco. O avanço das mudanças climáticas tem impactado de forma crítica os recifes de coral em escala global, inclusive no litoral de Pernambuco, ameaçando a biodiversidade e a subsistência de comunidades costeiras. Um dos principais fenômenos associados a esses impactos é o branqueamento de corais, causado por estresse térmico, acidificação da água e poluição. Como resposta a esse desafio, propõe-se o desenvolvimento de uma plataforma digital composta por aplicativo móvel e sistema de análise ambiental preditiva, com o objetivo de monitorar variáveis como temperatura da superfície do mar e pH, e gerar alertas antecipados de risco para o coral bleaching (nome dado ao início do processo de separação da alga e coral e início do branqueamento do coral). A metodologia do projeto está estruturada em três fases principais. A primeira corresponde ao desenvolvimento de um protótipo web com aplicação da métrica científica Degree Heating Weeks (DHW), usada para mapear estresse térmico com base em dados históricos fornecidos por satélites da NOAA e pela plataforma SiMCosta. A segunda fase abrange a criação de um MVP funcional, incorporando sensores locais de temperatura e pH, e alimentando em tempo real os modelos de análise preditiva. A fase final contempla a integração de um sistema de inteligência artificial com aprendizado supervisionado, utilizando algoritmos como Random Forest e LSTM para previsão de eventos de branqueamento com maior precisão. A solução também contará com um sistema de autenticação e área colaborativa, promovendo ciência cidadã por meio da inclusão de dados fornecidos por pescadores, mergulhadores e demais usuários locais. O resultado esperado é uma ferramenta tecnológica acessível, de caráter ativo e preditivo, capaz de apoiar decisões técnicas e políticas voltadas à conservação marinha. A principal inovação da proposta está associada ao monitoramento em tempo real com uso de sensores locais, aliado ao envio automatizado de alertas diretamente para o celular dos usuários, permitindo resposta imediata e coordenada às condições críticas observadas. Isso se soma à integração inédita de sensores subaquáticos de pH, ao uso de inteligência artificial e ao engajamento comunitário por meio da ciência cidadã. Alinhado aos Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS 13 e 14), o projeto contribui para ações proativas, fortalecendo estratégias existentes e promovendo a sustentabilidade ambiental em regiões recifais vulneráveis.
 
Palavras-chave: coral bleaching; inteligência artificial; sensores ambientais.
 
Referências
 
ALAMI, D. et al. Machine learning models for predicting coral bleaching events. Marine Pollution Bulletin, v. 186, p. 114425, 2023. Utilizada para embasar a proposta de aplicação de modelos de aprendizado de máquina no contexto de previsão de eventos de branqueamento de corais, conforme descrito na metodologia.
HUGHES, T. P. et al. Coral reefs in the Anthropocene. Nature, v. 546, n. 7656, p. 82–90, 2017. Referência utilizada para contextualizar a vulnerabilidade dos recifes de coral diante das mudanças climáticas e o fenômeno do branqueamento.
IPCC. Sixth Assessment Report – Impacts on Oceans. Geneva: IPCC, 2023. Disponível em: https://www.ipcc.ch/report/ar6. Utilizado como base científica para caracterizar os impactos das mudanças climáticas sobre os oceanos e, por consequência, sobre os recifes de coral.
NOAA Coral Reef Watch. Degree Heating Week Data. National Oceanic and Atmospheric Administration, 2024. Disponível em: https://coralreefwatch.noaa.gov. Referência técnica principal da métrica DHW (Degree Heating Weeks), usada no sistema proposto para identificar estresse térmico nos corais.
SIMCOSTA. Sistema Nacional de Monitoramento Costeiro. 2024. Disponível em: http://www.simcosta.furg.br. Plataforma brasileira utilizada como fonte de dados em tempo real de temperatura do mar, integrada ao sistema proposto no projeto.