O aumento médio das temperaturas do planeta é um dos efeitos mais claros das mudanças climáticas e pode gerar uma série de graves prejuízos. Entre eles está o risco cada vez maior de desabamento de pontes ao redor do mundo (clique aqui para saber mais sobre o assunto).
Neste cenário, o aumento do monitoramento destas estruturas é fundamental. E é neste ponto que a inteligência artificial surge como uma ferramenta importante na prevenção destes desastres, evitando perdas financeiras e de vidas.
Muitas estruturas estão em situação precária no Brasil
- O cenário é preocupante em todo o mundo, mas ainda mais no Brasil.
- Por aqui, segundo a Confederação Nacional do Transporte, mais de 60% de toda a carga transportada no país circula por rodovias.
- Essa dependência exige que a malha viária esteja em boas condições.
- No entanto, cerca de 70% das pontes e viadutos existentes no país foram construídas há mais de 40 anos, como revela um estudo realizado de pesquisadores da Universidade Estadual de Maringá.
- Considerando que a vida útil projetada de uma ponte, conforme a norma brasileira ABNT NBR 6118, é de 50 anos, muitas dessas infraestruturas estão próximas ou já ultrapassaram esse limite.
- Isso evidencia a necessidade de inspeções periódicas, o que nem sempre é uma realidade.
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Modelo digital tridimensional da estrutura é criado
Em artigo publicado no The Conversation, José Guilherme Porto Oliveira e Elisa Dominguez Sotelino, ambos da Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-Rio), propuseram uma nova abordagem para enfrentar este desafio.
Eles utilizaram modelos numéricos, IA e ferramentas de Modelagem da Informação da Construção (BIM) para criar um fluxo de trabalho capaz de diagnosticar precocemente danos estruturais. Ao invés de depender apenas de inspeções visuais, o método recorre a testes de vibração e simulações para prever com precisão o comportamento da estrutura danificada e embasar decisões de manutenção.
O processo começa com a realização de testes de vibração em campo. A partir de dados como frequências naturais e formas de vibração, é construído um modelo numérico da ponte, ajustado para representar seu comportamento real. Em seguida, esse modelo é usado para simular diferentes cenários de dano, gerando uma robusta base de dados, usada para treinar redes neurais artificiais.
Artigo publicado no The Conversation
Segundo os especialistas, o diferencial desta proposta é a integração entre tecnologias. As redes neurais treinadas com os dados simulados conseguem identificar a localização e a severidade dos danos com mais de 90% de precisão.
Estas informações são integradas a um modelo digital tridimensional da estrutura e o resultado reflete a condição atualizada da ponte. Nele são armazenados dados de projeto, inspeções, intervenções anteriores e diagnósticos automatizados, o que facilita a tomada de decisão pelos gestores, evitando situações extremas, como a queda da estrutura.
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