Por Ryan Mazcatti
Engenheiros da Universidade Católica de Petrópolis (UCP) participaram de um encontro técnico realizado no Rio de Janeiro, onde apresentaram uma proposta inovadora que aplica Inteligência Artificial ao monitoramento de estruturas utilizadas na construção civil. A pesquisa mostra como sistemas de visão computacional podem auxiliar na identificação de corrosão em superfícies metálicas, tornando as inspeções mais ágeis, seguras e precisas.
O estudo foi desenvolvido por mestrandos do programa de Gestão de Sistemas de Engenharia da UCP, reunindo conhecimentos das áreas de engenharia civil, mecânica e computação. O grupo criou um modelo de IA treinado para analisar imagens e identificar pontos de deterioração um desafio recorrente em obras expostas a ambientes agressivos, como regiões litorâneas e áreas industriais.
De acordo com os autores, a inovação tem potencial para modernizar o processo de manutenção de pontes, passarelas, viadutos e demais estruturas essenciais. A automação da análise reduz o tempo de resposta para identificar danos, contribui para evitar acidentes e amplia a eficiência das equipes responsáveis pela infraestrutura.
Durante a apresentação, os pesquisadores reforçaram que a tecnologia não substitui o trabalho dos engenheiros, mas funciona como uma ferramenta de apoio, aumentando a precisão do diagnóstico e oferecendo uma camada adicional de segurança. A proposta despertou interesse dos participantes do evento, que discutiram a relevância da IA para o futuro da engenharia no Rio de Janeiro e no país.
O pesquisador Renato, integrante da equipe, explicou como funcionam as técnicas adotadas no estudo:
“Comparamos duas arquiteturas de IA: a clássica U-Net, um modelo padrão de visão computacional, e a moderna Attention U-Net que se destacou no estudo. Essa tecnologia utiliza um mecanismo de ‘atenção’ que imita o olhar de um especialista: ignora elementos irrelevantes, como reflexos ou poeira, e foca apenas nos sinais reais de corrosão. Os resultados foram expressivos: 77,5% de precisão na detecção, redução de 46% nos falsos alarmes e processamento de cada imagem em menos de um segundo.”
A equipe pretende continuar aprimorando o sistema e testando sua aplicação em cenários reais, com o objetivo de disponibilizar a solução para empresas, órgãos públicos e entidades responsáveis pela manutenção e segurança de estruturas metálicas em todo o estado.
