A Cemig, em parceria com os Institutos Senai de Inovação, desenvolveu uma solução pioneira que combina modelagem matemática e inteligência artificial para mapear e prever riscos de erosão do solo próximos a torres de transmissão de energia. O projeto de Pesquisa, Desenvolvimento e Inovação (PDI) regulado pela Aneel utiliza o modelo Equação Universal de Perdas do Solo (USLE) integrado a redes neurais convolucionais (Mask R-CNN), que processam imagens de satélite de alta resolução.

Essa integração permite detectar erosões existentes e prever áreas de maior suscetibilidade, o que aprimora a gestão de ativos e pode reduzir os custos de manutenção em larga escala. As linhas de transmissão são estratégicas no Sistema Interligado Nacional (SIN), transportando energia das usinas para as subestações. Em Minas Gerais, a Cemig opera cerca de 5 mil quilômetros dessas linhas.

O modelo USLE foi usado para gerar mapas de suscetibilidade à erosão em todo o estado de Minas Gerais, considerando fatores como topografia e precipitação. Paralelamente, a Mask R-CNN foi treinada com imagens da constelação de satélites PlanetScope para reconhecer e segmentar automaticamente as áreas críticas afetadas pela erosão, obtendo alta precisão.

Carlos do Nascimento, engenheiro de Transmissão da Cemig, explica que antecipar os riscos associados à erosão é fundamental, pois as torres estão expostas a condições extremas e, muitas vezes, em locais de difícil acesso. O cruzamento de dados demonstra o potencial da tecnologia para reduzir custos. Intervenções preventivas custam até 70% menos do que reparos emergenciais após instabilidades estruturais ou rompimentos.

A iniciativa reforça o compromisso da Cemig com a inovação, segurança e sustentabilidade e está alinhada ao seu plano de investimento na modernização e digitalização da rede elétrica. A solução desenvolvida no âmbito do PDI da Aneel também pode ser aplicada em outros setores, como engenharia civil, mineração e agricultura.

O estudo resultou em um mapa de suscetibilidade à erosão de Minas Gerais que identificou 27,4% do estado com risco leve e 2,24% com risco muito alto. Esses dados são essenciais para orientar futuras ações de mitigação. O projeto foi apresentado recentemente no evento internacional CIGRÉ Canadá, em Montreal, destacando a vanguarda tecnológica brasileira na aplicação de inteligência artificial para a manutenção preditiva de linhas aéreas.

Foto: Divulgação/Freepik

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