Como a IA, os drones e as câmeras estão mantendo nossas estradas e pontes seguras
Esat Dedezade
“É um negócio perigoso, Frodo, sair pela sua porta. Você pisa na estrada e, se não mantiver os pés firmes, não há como saber para onde você pode ser levado.”
― J.R.R. Tolkien, O Senhor dos Anéis
As estradas da Europa são as mais seguras do mundo. Os números atuais mostram que há 50 mortes por milhão de habitantes, em comparação com o número global de 174 mortes por milhão. Apesar disso, cada perda continua sendo uma tragédia. Em 2017, 25.300 pessoas perderam a vida nas estradas europeias.
A causa desses acidentes pode variar de erro humano e condições climáticas, a estruturas e superfícies danificadas. Algumas coisas estão além dos domínios do controle, mas as condições da estrada e da ponte são uma variável que pode ser controlada.
Assim que uma estrada é pavimentada, uma combinação de tráfego e condições climáticas começa a degradar e erodir a superfície. Rachaduras, abrasões ou defeitos não detectados podem levar rapidamente a problemas maiores, como reparos caros, grandes atrasos no trânsito e, no pior dos casos, condições inseguras. Esses problemas também são compartilhados por pontes, particularmente quando o concreto é fundamental na manutenção da integridade da estrutura. Quanto antes as falhas forem detectadas, mais cedo elas podem ser resolvidas, economizando tempo e dinheiro, minimizando a interrupção. Em última análise, isso ajuda a garantir que as estradas em si sejam mais seguras para aqueles que viajam nelas.
A detecção dessas falhas, no entanto, pode ser muito difícil de realizar manualmente, especialmente porque as rachaduras de formação precoce são difíceis de detectar a olho nu. Prever onde as falhas provavelmente ocorrerão antes do tempo, para que as medidas apropriadas possam ser tomadas antecipadamente, também representam um enorme desafio. Felizmente, a tecnologia está aqui para ajudar.
Construindo pontes
Construída há mais de 20 anos, a Great Belt Bridge é uma ponte suspensa que liga as ilhas dinamarquesas de Zealand e Funen. A holding Sund & Bælt, responsável pela manutenção da ponte, trabalhou com a Microsoft para implantar uma solução inovadora que combina a flexibilidade dos drones com o poder da inteligência artificial (IA).
Os drones são usados para sobrevoar ao redor da ponte e capturar milhares de fotos da estrutura de concreto, um método muito mais seguro e rápido do que fazer com que um funcionário fique a 200 metros acima da superfície para tirar fotos manualmente. O conhecimento e a experiência desses funcionários são usados para ajudar a treinar um algoritmo de aprendizado de máquina que detecta automaticamente as rachaduras na superfície do concreto, depois que as fotos são carregadas na nuvem Azure da Microsoft. Depois que a IA cria uma lista de áreas com motivos de preocupação, os mesmos especialistas são escalados para selecionar as áreas que precisam de manutenção e reparo.
Percebemos rapidamente que quanto mais usamos a solução, melhor ela se torna
Deixadas sem acompanhamento, essas rachaduras podem crescer o suficiente para expor a estrutura de aço subjacente da própria ponte. Se o aço enferrujar, a resistência fica comprometida e a reconstrução é a única opção. “O concreto não se degrada de um dia para o outro – é um processo lento. Portanto, ser capaz de detectar e prever possíveis pontos de dano é extremamente útil”, diz Mikkel Hemmingsen, CEO da Sund & Bælt.
O processo aumenta a segurança, economizando tempo e dinheiro. Além disso, também permitiu que a empresa levasse seus aprendizados para novas construções de pontes. Há planos para treinar ainda mais o algoritmo, aplicando o mesmo método às pontes Little Belt, Vejlefjord e Øresund.
“Nosso foco principal era criar uma solução para manter e melhorar a eficiência, mas percebemos rapidamente que quanto mais usamos a solução, melhor ela se torna. Isso nos deu um incentivo para espalhar a solução”, afirma Hemmingsen.
De pontes a estradas
A construtora multinacional BAM Infra Nederland e a OrangeNXT, integradora de software, desenvolveram um sistema usando Microsoft Azure, aprendizado de máquina e inteligência artificial para treinar algoritmos que podem detectar e classificar com precisão vários tipos de danos em superfícies pavimentadas.
No passado, a BAM enviava motoristas em carros equipados com câmeras para capturar fotos e vídeos das superfícies das estradas. Em seguida, os inspetores revisavam o conteúdo para identificar áreas danificadas, antes de marcá-las e elaborar um plano para corrigi-las. “Esse processo era demorado, caro e tedioso”, diz Kitting Lee, diretor de Comércio e Inovação da BAM Infra Nederland. “Precisávamos de uma solução mais inteligente.”
A nova solução compreende veículos equipados com câmeras de 360 graus que gravam vídeos de todos os ângulos, antes de serem enviados para a nuvem do Azure, onde algoritmos alimentados por IA sinalizam automaticamente qualquer motivo de preocupação. Essas imagens também capturam dados geoespaciais, permitindo que os inspetores os localizem com precisão em sua localização no mundo real. Isso melhora a velocidade, a qualidade, a eficiência e a precisão dessas verificações visuais de estrada, permitindo a manutenção preditiva do asfalto, ao mesmo tempo em que reduz os custos, liberando os inspetores para concentrar seus conhecimentos onde é realmente necessário.
O processo era demorado, caro e tedioso. Nós precisávamos de uma solução mais inteligente
“A maioria das estradas”, continua Lee, “estava sendo checada apenas uma vez por ano. Sabíamos que, se pudéssemos verificar com mais frequência, poderíamos evitar que pequenos defeitos se tornassem grandes buracos, o que melhoraria a segurança pública, permitiria a manutenção preditiva e reduziria os reparos de emergência que fecham as estradas e causam congestionamentos.”
Além do óbvio aumento da eficiência em tempo e custo, o novo sistema também contribui para manter funcionários mais felizes, ao mesmo tempo em que atrai novos talentos. Em vez de vasculhar horas e horas de imagens de estradas não danificadas, os inspetores agora podem se concentrar apenas em seções que exigem atenção, levando a reparos mais rápidos e maior satisfação no trabalho.
Dado o sucesso da nova solução de inspeção de asfalto, a OrangeNXT e a BAM também estão considerando vender o novo processo como uma solução de software como serviço em outros países e para outras finalidades, abrindo uma nova oportunidade de negócios enquanto seguem competitivas.
De pontes a estradas, tecnologias como a IA ajudam a garantir que os caminhos que percorremos sejam tão seguros quanto possível.
