Monitoramento de integridade estrutural utilizando inteligência artificial

desafios, avanços e aplicações

Autores

DOI:

https://doi.org/10.35699/2965-6931.2023.47533

Palavras-chave:

detecção de danos estruturais, inteligência computacional, aprendizado de máquina, aprendizado profundo

Resumo

Este artigo apresenta uma revisão sistemática e traz reflexões críticas acerca da utilização de técnicas de inteligência artificial para identificação de deterioração estrutural por meio de sinais de vibração (i.e., acelerações, deslocamentos, etc). Abordagens baseadas em aprendizado de máquina e aprendizado profundo são consideradas promissoras para aumentar a segurança e otimizar os cronogramas de manutenção preventiva. Entretanto, alguns autores reconhecem as preocupações decorrentes de métodos estritamente supervisionados, da natureza do tipo “caixa-preta” dos modelos e de suas interpretabilidades por operadores humanos. A contribuição deste trabalho consiste, portanto, em fornecer informações relevantes sobre o atual paradigma de detecção de danos, possibilitando previsões em tempo real, não destrutivas e confiáveis sobre a segurança da construção no âmbito da Indústria 4.0. Além disso, os desafios relacionados ao emprego de inteligência computacional para reconhecimento de padrões e tomada de decisão no monitoramento de anomalias estruturais são relatados e examinados em estudos de casos recentes.

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Biografia do Autor

Victor Higino Meneguitte Alves, Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)

Graduando em Engenharia Civil pela Universidade Federal de Juiz de Fora. Técnico em Eletromecânica pelo Centro Federal de Educação Tecnológica, CEFET-MG. Divulgador científico no CIDENG-CNPq, Grupo de Pesquisa em Ciência de Dados aplicada à Engenharia. Atualmente realiza iniciação científica no Departamento de Mecânica Aplicada e Computacional, com ênfase em detecção e localização de danos estruturais à partir de dados dinâmicos.

Vinicius Antonio Meneguitte Alves, Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)

Graduando em Engenharia Civil pela Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF). Técnico em Eletromecânica pelo Centro Federal de Educação Tecnológica (CEFET-MG).

Alexandre Abrahão Cury, Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)

Engenheiro Civil (2006) e mestre em Modelagem Computacional pela Universidade Federal de Juiz de Fora (2008). Doutor em Engenharia Civil pela Universidade Paris-Est (2010). Atua nos temas: monitoramento de integridade estrutural, análise de vibrações, detecção de danos, identificação modal e confiabilidade estrutural. Professor associado no Departamento de Mecânica Aplicada e Computacional. Pesquisador de Produtividade do CNPq desde 2013.

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Publicado

2024-02-21

Como Citar

ALVES, V. H. M.; ALVES, V. A. M.; CURY, A. A. Monitoramento de integridade estrutural utilizando inteligência artificial: desafios, avanços e aplicações. Revista da UFMG, Belo Horizonte, v. 30, n. fluxo contínuo, 2024. DOI: 10.35699/2965-6931.2023.47533. Disponível em: https://periodicos.ufmg.br/index.php/revistadaufmg/article/view/47533. Acesso em: 21 nov. 2024.