O monitoramento de entidades para determinar uma situa\u00e7\u00e3o \u00e9 uma aplica\u00e7\u00e3o interessante para diversas \u00e1reas. Pode-se utilizar dados obtidos de sensores, dispon\u00edveis em um ambiente, para descrever o contexto dos elementos presentes. Nesse \u00e2mbito, o presente trabalho tem como finalidade apresentar o Onisciente, um modelo que utiliza a informa\u00e7\u00e3o de um conjunto de sensores que estejam monitorando um mesmo elemento para determinar o seu contexto e obter conhecimento sobre suas condi\u00e7\u00f5es. Para isso, o Onisciente realiza a identifica\u00e7\u00e3o dessas entidades, com o aux\u00edlio de uma leitora RFID acrescida de alguns sensores. No modelo, um contexto representa uma imagem de momento preciso no tempo, na qual se pode verificar fatos que estejam ocorrendo e, com isso, tomar decis\u00f5es. Essas decis\u00f5es envolvem classificar os contextos gerados e, conforme a classifica\u00e7\u00e3o obtida, informar eventuais situa\u00e7\u00f5es desfavor\u00e1veis \u00e0s entidades monitoradas. Para determinar um contexto e realizar a classifica\u00e7\u00e3o do significado que ele representa, s\u00e3o empregadas ontologias, computa\u00e7\u00e3o sens\u00edvel ao contexto e modelagem de contexto. Um prot\u00f3tipo foi desenvolvido para avaliar o modelo, mostrando a viabilidade do modelo proposto.<\/p>\n