Pix Force e Light utilizam Inteligência Artificial para cruzar dados e satélites e reduzir “gatos” de energia

Nem sempre o aumento na conta de luz está ligado ao consumo. Parte do custo vem de perdas na rede elétrica causadas por furtos e fraudes, os populares “gatos”. Para enfrentar esse problema, a startup Pix Force, residente do Instituto Caldeira, desenvolveu uma plataforma de Inteligência Artificial em parceria com a Light Serviços de Eletricidade S.A. para identificar ligações clandestinas.

A solução usa imagens de satélite de média e alta resolução combinadas a redes neurais profundas para detectar automaticamente áreas urbanizadas. Essas informações são cruzadas com a base cadastral da concessionária, que reúne dados de unidades consumidoras, histórico de inspeções e infraestrutura elétrica.

Segundo a Agência Nacional de Energia Elétrica, perdas não técnicas , como furtos, fraudes e erros de medição,  geraram custos de cerca de R$ 10,3 bilhões às distribuidoras em 2024. O combate a essas irregularidades é um desafio operacional, principalmente em áreas extensas ou de difícil acesso.

Para Daniel Moura, CEO da Pix Force, o primeiro obstáculo foi técnico. “O principal desafio foi identificar construções irregulares usando imagens de satélite de média resolução, especialmente em áreas urbanas muito densas e complexas. Também foi desafiador integrar essas imagens com os dados cadastrais e geográficos da concessionária”, reforça.

Ele afirma que a colaboração com a Light foi decisiva para a validação da tecnologia. “A parceria com a Light Serviços de Eletricidade S.A. foi fundamental, pois forneceu dados reais de campo, histórico de fiscalizações e informações da infraestrutura elétrica. Isso permitiu ajustar os modelos de Inteligência Artificial, validar resultados e tornar a solução mais precisa e alinhada à realidade operacional”, comenta o empreendedor.

O sistema classifica automaticamente as áreas detectadas. Quando há construção sem cadastro de fornecimento de energia, a ocorrência é marcada como invasão. Áreas regulares identificadas como irregulares são registradas como falso positivo. Regiões previamente cadastradas, como áreas de preservação ou de risco, entram como exceção. O processo reduz erros e evita deslocamentos desnecessários.

Nos testes em campo, houve aumento na assertividade das inspeções direcionadas pela plataforma. “As equipes passaram a visitar áreas com maior probabilidade de irregularidade”, afirma Moura. Entre os indicadores observados estão maior taxa de acerto nas fiscalizações, redução de deslocamentos, identificação de áreas urbanizadas sem cadastro e melhor priorização das ações.

O software web interativo permite visualizar ocorrências em mapas, aplicar filtros, acessar dados detalhados e registrar resultados das visitas. A ferramenta também gera relatórios e cria histórico das fiscalizações, o que melhora o planejamento das equipes e a rastreabilidade das ações.

A solução foi desenvolvida dentro de um projeto de pesquisa e desenvolvimento do setor elétrico e já é considerada escalável.

 A solução foi desenvolvida de forma escalável e pode ser aplicada em outras distribuidoras no Brasil e no exterior. O modelo pode ser adaptado para diferentes realidades urbanas, utilizando imagens de satélite e bases cadastrais locais.

Para Moura, o impacto ainda deve crescer à medida que mais dados sejam incorporados. “Os primeiros resultados são excelentes, com muitas áreas identificadas, mas ainda é só o começo”, destaca. A expectativa é que a combinação de inteligência artificial, dados de campo e sensoriamento remoto ajude concessionárias a reduzir perdas e melhorar a eficiência operacional.