A erosão do solo, embora muitas vezes invisível aos olhos, representa uma ameaça concreta à infraestrutura elétrica brasileira. Em áreas remotas e de difícil acesso, onde torres de transmissão se erguem para conectar o país ao Sistema Interligado Nacional (SIN), o desgaste do terreno pode comprometer a estabilidade das estruturas, gerar rompimentos e colocar em risco o fornecimento de energia para milhões de pessoas.
Foi diante desse desafio que a Cemig, em parceria com os Institutos SENAI de Inovação, desenvolveu uma tecnologia inédita que une inteligência artificial, modelagem matemática e imagens de satélite para detectar e prever erosões próximas às torres de transmissão.
A inovação combina dois pilares tecnológicos:
- Modelagem matemática com a Equação Universal de Perdas do Solo (USLE): usada para gerar mapas de suscetibilidade à erosão em Minas Gerais, considerando fatores como relevo, uso do solo e precipitação.
- Visão computacional com redes neurais (Mask R-CNN): treinada com imagens da constelação PlanetScope, a IA reconhece automaticamente áreas já afetadas pela erosão com alta precisão.
Essa integração permite identificar regiões críticas e antecipar riscos, oferecendo suporte estratégico para decisões de manutenção e investimentos em infraestrutura.
O problema das erosões nas torres
As torres de transmissão estão frequentemente localizadas em terrenos instáveis, sujeitos a chuvas intensas, desmatamento e mudanças climáticas. A erosão pode comprometer a base dessas estruturas, gerando instabilidades que exigem reparos emergenciais — caros e complexos.
Segundo a Cemig, intervenções preventivas podem custar até 70% menos do que ações corretivas após falhas estruturais. Além disso, o risco à segurança operacional e ao abastecimento energético é significativamente reduzido.
IA a serviço da infraestrutura crítica
O projeto, desenvolvido no âmbito do programa de Pesquisa, Desenvolvimento e Inovação (PDI) da Aneel, produziu um mapa de risco com resolução de 30 metros para todo o estado de Minas Gerais. Os dados revelam:
- 27,4% da área com risco leve
- 21,5% com risco praticamente nulo
- 9,2% com risco alto
- 2,24% com risco muito alto
Essas informações orientam ações de mitigação em regiões estratégicas, fortalecendo a resiliência do sistema elétrico frente à degradação ambiental.
A tecnologia foi apresentada no CIGRÉ Canadá, em Montreal, sob o título “Development and Use of Artificial Intelligence in the Maintenance of Overhead Lines”. A participação reforçou o protagonismo da Cemig e do SENAI na aplicação de IA para manutenção preditiva, colocando o Brasil na vanguarda da inovação elétrica global.
Além do setor elétrico, a solução pode ser aplicada em projetos de engenharia civil, mineração, agricultura e planejamento urbano, com impacto direto na sustentabilidade ambiental e na segurança das comunidades.
