Na última quarta-feira (17/8) foi lançado o aplicativo web gratuito AlocaS, um projeto coordenado pelo pesquisador Luiz Leduíno de Salles Neto, do Instituto de Ciência e Tecnologia (ICT) da Universidade Federal de São Paulo (Unifesp), campus São José dos Campos (SP), que contou com a participação de Roberval Filho, doutorando do Programa de Pós-Graduação em Pesquisa Operacional (ITA-Unifesp) e do bolsista do programa DAI-CNPq, Leonardo Bacelar, do Centro Nacional de Monitoramento e Alertas de Desastres Naturais (CEMADEN), além de Victor Pedrota, aluno do curso de Engenharia de Computação da Unifesp e bolsista de iniciação tecnológica do CNPq.

O aplicativo contribui para a localização de sensores, como pluviômetros, em uma determinada região geográfica escolhida pelo(a) usuário(a). O objetivo é proporcionar uma ferramenta para resolver problemas conhecidos de otimização através de uma API (Application Programming Interface). “Não conhecemos outro aplicativo web gratuito com essa finalidade”, afirma Salles Neto.

A ferramenta é direcionada a instituições do setor público que precisam decidir onde instalar sensores com a maior cobertura possível. Segundo o pesquisador do ICT/Unifesp, uma rede ideal de pluviômetros pode reduzir os impactos da chuva na mobilidade urbana. “Com a melhora da cobertura por esses sensores é possível prever com mais agilidade e precisão alagamentos, o que pode ajudar na prevenção de acidentes e desastres, e também no trânsito. Assim, o aplicativo pode contribuir com políticas públicas, em especial no contexto de cidades inteligentes”, explica Salles Neto.

O desenvolvimento do AlocaS é parte do projeto "Otimização de Melhores Práticas de Gerenciamento da Bacia Hidrográfica do Rio Paraíba do Sul visando a qualidade da água", que conta com o financiamento do CNPq e a participação da Associação Pró-Gestão das Águas da Bacia Hidrográfica do Rio Paraíba do Sul (AGEVAP). O aplicativo foi implementado pelo estudante da Unifesp Victor Pedrota, como parte do Projeto de Iniciação Tecnológica (PIBIT-CNPq).

A ferramenta facilita que novas aplicações, focadas para web, utilizem algum dos modelos de otimização em sua implementação, economizando recursos de processamento. “Na próxima fase, vamos incorporar novos modelos de otimização, ampliando o leque de aplicações e usos do aplicativo. Também iremos incorporar a incerteza nesses modelos de otimização, aprimorando o processo de localização dos sensores”, sinaliza Salles Neto.