IA no equipamento de construção: uma nova forma de construir

Normalmente, quando pensamos em equipamentos de construção e maquinaria pesada, imaginamos pessoas a operar manualmente estas máquinas potentes. No entanto, com o crescimento da IA, muitos veículos de construção são agora automatizados para reduzir riscos, melhorar a segurança e aumentar a eficiência. Os veículos autónomos e controlados remotamente estão a tornar-se cada vez mais comuns na indústria da construção.

Por exemplo, a Volvo desenvolveu recentemente o TA15, um dumper totalmente autónomo concebido especificamente para transportar materiais pesados, como areia, cascalho e entulho, de e para os estaleiros de construção. De acordo com o Departamento do Trabalho dos EUA, a indústria da construção tem a terceira maior taxa de acidentes mortais. Ao integrar a IA na construção, podemos reduzir significativamente estas fatalidades e melhorar as medidas de segurança. Neste artigo, vamos explorar como a IA está a melhorar os equipamentos de construção, tornando-os mais inteligentes, seguros e eficientes, ao mesmo tempo que impulsiona a inovação em toda a indústria da construção.

Compreender como a IA é integrada nos equipamentos de construção#

Os equipamentos e veículos de construção podem sofrer acidentes devido a ambientes de trabalho imprevisíveis e a erros humanos. No entanto, os sistemas baseados em IA podem ajudar a gestão a abordar eficazmente os perigos no local de trabalho e a reduzir estes erros. A IA também pode ser utilizada nos equipamentos de construção para otimizar o funcionamento dos equipamentos, monitorizar o desempenho das máquinas e automatizar os calendários de manutenção.

Vejamos mais de perto as principais tecnologias que permitem estas inovações:

• Visão computacional: As máquinas podem analisar dados visuais em tempo real utilizando modelos avançados, como o Ultralytics YOLOv8, ajudando a monitorizar estaleiros de construção, rastrear o inventário, garantir que os trabalhadores utilizam equipamento de segurança e controlar a assiduidade através do reconhecimento facial.
• Internet das Coisas (IoT): A IoT liga dispositivos, permitindo-lhes partilhar dados. Os dispositivos vestíveis inteligentes monitorizam a saúde dos trabalhadores, enquanto os sensores de proximidade e de segurança alertam os trabalhadores para perigos e notificam a gestão quando os equipamentos necessitam de manutenção.
• Análise preditiva: Utilizando dados históricos e aprendizagem automática, a análise preditiva antecipa eventos futuros, identifica potenciais problemas e ajuda a otimizar os calendários. Também pode prever as condições meteorológicas para evitar interrupções no local.

Fig. 1 Utilização do Ultralytics YOLOv8 e da estimativa de pose para monitorizar trabalhadores.

Aplicações da visão computacional em maquinaria pesada#

A visão computacional está a transformar o funcionamento da maquinaria pesada nos estaleiros de construção, oferecendo soluções novas e inovadoras. Vejamos algumas aplicações interessantes que demonstram o potencial da análise de imagens e vídeo nos equipamentos de construção.

IA e básculas não tripuladas#

Uma báscula é uma balança utilizada para medir o peso de veículos pesados. Isto é crucial na construção para garantir que os veículos cumprem os limites de peso de segurança durante o transporte. Tradicionalmente, este processo depende de um operador numa cabine para registar manualmente detalhes como as horas de entrada e saída dos veículos, os números de matrícula e os pesos das cargas. No entanto, esta abordagem manual pode ser lenta, propensa a erros humanos e pouco transparente.

As básculas não tripuladas podem ajudar a melhorar a precisão, reduzir os erros humanos, acelerar o processo e proporcionar monitorização e transparência em tempo real para operações mais seguras e eficientes. Utilizam dispositivos integrados com IA, como sensores, câmaras, ecrãs LED e orientação de voz automatizada, para simplificar todo o processo. À medida que o camião se aproxima do ponto de entrada, as câmaras equipadas com tecnologia de Reconhecimento Automático de Matrículas (ANPR) detetam a matrícula do veículo e verificam o seu registo. Se o registo for válido, o sistema permite o acesso à báscula.

Fig. 2. Uma báscula não tripulada.

Os sensores IoT de pesagem dinâmica medem então o peso do camião à medida que este se desloca e, se necessário, alertam o condutor para parar na posição correta para uma pesagem precisa. Os dados do peso são analisados e comparados com limites predefinidos e, se o camião estiver dentro desses limites, o condutor é encaminhado para o portão de saída. Na saída, o sistema de ANPR volta a verificar o veículo para garantir que corresponde ao que entrou, enquanto as câmaras com visão computacional monitorizam o processo em busca de irregularidades. O sistema alerta os supervisores e toma as medidas corretivas adequadas em caso de problemas, como cargas excessivas ou anomalias do condutor.

Monitorização da sonolência dos condutores com IA#

Um inquérito do Departamento de Transportes dos EUA mostra que os camiões são o meio mais comum de transportar mercadorias. Os condutores de camiões conduzem frequentemente longas distâncias, incluindo viagens noturnas. O mesmo acontece na indústria da construção, onde os camiões são essenciais para deslocar maquinaria pesada e materiais entre estaleiros, por vezes ao longo de grandes distâncias. Conduzir durante a noite pode causar fadiga e aumentar o risco de acidentes. Estudos mostram que 21% dos acidentes mortais são causados pela sonolência dos condutores.

Para resolver este problema, os fabricantes de camiões estão a utilizar visão computacional para monitorizar a sonolência dos condutores. Técnicas de visão computacional, como o reconhecimento facial, a estimativa de pose e a deteção de objetos, podem ser utilizadas para monitorizar o movimento dos olhos, a posição da cabeça e as expressões faciais do condutor. Por exemplo, se as pálpebras de um condutor se fecharem além de um determinado limite, o sistema pode detetar essa situação e emitir um alarme para alertar o condutor. Os sistemas de deteção da sonolência dos condutores são amplamente utilizados nos camiões Tata e noutras empresas automóveis.

Fig. 3. Monitorização da sonolência dos condutores com visão computacional.

Veículos de construção autónomos e IA#

As condições de trabalho nos estaleiros de construção podem ser difíceis, especialmente com temperaturas extremas. Por exemplo, nos locais de escavação, os trabalhadores enfrentam frequentemente calor intenso, o que afeta a sua capacidade de trabalhar com eficiência e exige pausas frequentes para hidratação e descanso. Para ajudar a reduzir o tempo de inatividade nestas condições, os investigadores estão a desenvolver veículos de construção autónomos, como bulldozers e gruas.

Estas máquinas autónomas estão equipadas com câmaras de alta resolução e tecnologia de visão computacional que analisam o terreno e avaliam fatores como inclinações, solos instáveis e áreas irregulares. Utilizam a deteção de objetos para reconhecer pessoas e equipamentos, aumentando a segurança ao parar automaticamente quando é detetado um obstáculo. Investigadores da Universidade de Ciência e Tecnologia de Huazhong (HUST), em colaboração com a Shantui, desenvolveram recentemente um bulldozer autónomo capaz de operar em temperaturas extremas de até -10 °C.

Fig. 4. Um exemplo de um bulldozer autónomo (fonte: constructionworld.in).

Otimização do combustível em maquinaria pesada#

A otimização do combustível é vital para as empresas de construção, mas a implementação de práticas de eficiência de combustível pode ser difícil. Com a flutuação dos preços dos combustíveis e vários condutores a operar veículos de construção, gerir manualmente o consumo de combustível torna-se complexo. Os sistemas de gestão de combustível baseados em IA podem ser utilizados para melhorar o processo e reduzir o consumo de combustível.

Estes sistemas de gestão de combustível com IA são treinados com grandes conjuntos de dados para otimizar a utilização de combustível, gerando várias opções de rota e recomendando a rota mais eficiente em termos de combustível. Além disso, podem ser integrados na unidade de controlo do motor (ECU) do veículo para fornecer recomendações de mudança de velocidade em tempo real. Ao seguir estas recomendações baseadas em IA, os padrões de condução de diferentes condutores podem ser otimizados, resultando numa maior eficiência de combustível.

Fig. 5. Abastecimento de um camião.

Prós e contras da IA nos equipamentos de construção#

Os equipamentos de construção integrados com IA oferecem várias vantagens, desde a tomada de decisões baseada em dados até à monitorização em tempo real. Eis alguns dos principais benefícios:

• Maior vida útil dos equipamentos: A monitorização regular e a manutenção atempada aumentam a longevidade da maquinaria.
• Redução do tempo de inatividade: Os processos automatizados e a manutenção preditiva minimizam o tempo de inatividade dos equipamentos.
• Melhor tomada de decisões: Fornece informações baseadas em dados, permitindo uma gestão mais inteligente dos recursos e das operações.

No entanto, apesar da adoção crescente da IA na construção, ainda existem alguns desafios a considerar:

• Elevado investimento inicial: Embora a IA possa gerar poupanças a longo prazo, o custo inicial da implementação destes sistemas é substancial, o que pode constituir um obstáculo para empresas mais pequenas.
• Preocupações com a privacidade: Como a IA depende fortemente de dados, é essencial garantir o armazenamento seguro e a proteção destas informações para evitar acessos não autorizados.
• Mão de obra qualificada: A integração da IA nos equipamentos de construção exige formação especializada, e ensinar os trabalhadores a utilizar estas tecnologias pode ser um desafio significativo, especialmente com horários exigentes.

O impacto dos veículos de construção baseados em IA#

A indústria da construção está a adotar rapidamente a IA, com empresas como a Caterpillar e a Daimler a liderarem o desenvolvimento de camiões autónomos. Em 2019, a Daimler apresentou um protótipo funcional do seu camião autónomo, que deverá chegar ao mercado até 2027. O camião autónomo de transporte da Caterpillar, o 797F, já está a tornar as operações mineiras mais eficientes. Grandes empresas como a BHP Group, a Rio Tinto e a Barrick Gold utilizam o 797F ininterruptamente, comunicando zero acidentes de trabalho. Da mesma forma, a TuSimple, uma empresa chinesa de transporte autónomo por camião, afirma que os seus camiões são 11% mais eficientes em termos de combustível do que os conduzidos manualmente. Em junho de 2023, a TuSimple concluiu com sucesso um percurso autónomo de 39 milhas numa estrada pública aberta na China.

À medida que os camiões autónomos continuam a ter um impacto positivo na indústria da construção, prevê-se que o mercado cresça a uma taxa de crescimento anual composta (CAGR) de 10%. Com os equipamentos de construção baseados em IA a melhorar a segurança e a eficiência de combustível, as empresas estão a avançar para ambientes de trabalho mais seguros e sustentáveis.

O futuro da IA nos veículos de construção#

A IA está a transformar a indústria da construção e a tornar a maquinaria pesada mais inteligente, segura e eficiente. Desde veículos autónomos a sistemas de IA que otimizam a utilização de combustível e monitorizam os estaleiros de construção em tempo real, estas tecnologias estão a ajudar a reduzir erros e a poupar dinheiro. Embora existam desafios, como o custo da implementação da IA e da formação dos trabalhadores, os benefícios são substanciais. Com a IA a impulsionar a inovação, o futuro da construção será mais produtivo, sustentável e inovador do que nunca.

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