IA em equipamento de construção: Uma nova forma de construir

Normalmente, quando pensamos em equipamentos de construção e maquinário pesado, imaginamos humanos operando manualmente essas máquinas potentes. No entanto, com o avanço da IA, muitos veículos de construção agora são automatizados para reduzir riscos, melhorar a segurança e aumentar a eficiência. Veículos autônomos e controlados remotamente estão se tornando mais comuns na indústria da construção.

Por exemplo, a Volvo desenvolveu recentemente o TA15, um caminhão basculante totalmente autônomo projetado especificamente para o transporte de materiais pesados, como areia, cascalho e entulho, de e para canteiros de obras. De acordo com o Departamento do Trabalho dos EUA, a indústria da construção tem a terceira maior taxa de lesões fatais. Ao integrar a IA na construção, podemos reduzir significativamente essas fatalidades e melhorar as medidas de segurança. Neste artigo, vamos explorar como a IA está aprimorando os equipamentos de construção, tornando-os mais inteligentes, seguros e eficientes, enquanto 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 erro humano. No entanto, os sistemas dotados de IA podem ajudar a gestão a abordar eficazmente os perigos no local de trabalho e reduzir estes erros. A IA também pode ser utilizada em equipamentos de construção para otimizar a operação, monitorizar o desempenho da máquina e automatizar planos de manutenção.

Aqui tens uma análise mais detalhada das principais tecnologias que permitem estas inovações:

• Visão Computacional: As máquinas podem analisar dados visuais em tempo real usando modelos avançados como o Ultralytics YOLOv8, ajudando a monitorar canteiros de obras, rastrear o estoque, garantir que os trabalhadores estejam usando equipamentos de segurança e monitorar a presença por meio de reconhecimento facial.
• Internet das Coisas (IoT): A IoT conecta dispositivos, permitindo que eles compartilhem dados. Dispositivos vestíveis inteligentes monitoram a saúde dos trabalhadores, enquanto sensores de proximidade e segurança alertam os funcionários sobre perigos e notificam a gestão quando os equipamentos precisam de manutenção.
• Análise Preditiva: Utilizando dados históricos e machine learning, a análise preditiva prevê eventos futuros, identifica potenciais problemas e ajuda a otimizar cronogramas. Também pode prever condições meteorológicas para evitar interrupções no local.

Fig 1. Usando Ultralytics YOLOv8 e estimativa de pose para monitorar trabalhadores.

Aplicações de computer vision em maquinaria pesada#

A visão computacional está mudando a forma como o maquinário pesado opera nos canteiros de obras, oferecendo soluções novas e inovadoras. Vamos analisar algumas aplicações interessantes que demonstram o potencial da análise de imagem e vídeo em equipamentos de construção.

IA e pontes-balança não tripuladas#

Uma balança rodoviária é usada para medir o peso de veículos pesados. Isso é crucial na construção para garantir que os veículos cumpram os limites de peso de segurança durante o transporte. Tradicionalmente, esse processo depende de um operador em uma cabine para registrar manualmente detalhes como horários de entrada e saída do veículo, números de registro e pesos de carga. No entanto, essa abordagem manual pode ser lenta, propensa a erros humanos e carecer de transparência.

Balanças rodoviárias não tripuladas podem ajudar a melhorar a precisão, reduzir o erro humano, acelerar o processo e fornecer monitoramento em tempo real e transparência para operações mais seguras e eficientes. Elas usam dispositivos integrados com IA, como sensores, câmeras, telas de LED e orientação por voz automatizada para otimizar todo o processo. Conforme o caminhão se aproxima do ponto de entrada, as câmeras equipadas com tecnologia de Reconhecimento Automático de Placas (ANPR) detectam a placa do veículo e verificam seu registro. Se o registro for válido, o sistema concede acesso à balança.

Fig 2. Uma balança rodoviária não tripulada.

Sensores de pesagem em movimento habilitados para IoT medem o peso do caminhão enquanto ele se move e, se necessário, alertam o motorista para parar na posição correta para uma pesagem precisa. Os dados de peso são analisados e comparados com limites predefinidos e, se o caminhão estiver dentro desses limites, o motorista é direcionado para o portão de saída. Na saída, o sistema ANPR verifica novamente o veículo para garantir que ele corresponda ao que entrou, enquanto câmeras habilitadas para visão computacional monitoram o processo em busca de irregularidades. O sistema alerta os supervisores e toma as devidas ações corretivas em caso de problemas, como cargas acima do peso ou anomalias do motorista.

Monitorizar a sonolência do condutor com IA#

Uma pesquisa do Departamento de Transportes dos EUA mostra que os caminhões são o modo mais comum para o transporte de mercadorias. Os motoristas de caminhão costumam dirigir por longas distâncias, incluindo viagens noturnas. Isso também é verdade na indústria da construção, onde os caminhões são essenciais para mover maquinário pesado e materiais entre os locais, às vezes por grandes distâncias. Dirigir à noite pode causar fadiga e aumentar o risco de acidentes. Estudos mostram que 21% dos acidentes fatais são causados pela sonolência do motorista.

Para resolver esse problema, os fabricantes de caminhões estão usando visão computacional para monitorar a sonolência do motorista. Técnicas de visão computacional, como reconhecimento facial, estimativa de pose e detecção de objetos, podem ser usadas para monitorar o movimento dos olhos, a posição da cabeça e as expressões faciais do motorista. Por exemplo, se as pálpebras de um motorista fecharem além de um limite especificado, o sistema pode detectar isso e soar o alarme para alertar o motorista. Os sistemas de detecção de sonolência do motorista são amplamente utilizados em caminhões da Tata e de outras montadoras.

Fig 3. Monitorando a sonolência do motorista com visão computacional.

Veículos de construção autónomos e IA#

As condições de trabalho nos estaleiros de construção podem ser difíceis, especialmente em temperaturas extremas. Por exemplo, em locais de escavação, os trabalhadores enfrentam frequentemente calor intenso, o que afeta a sua capacidade de trabalhar eficientemente 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.

Essas máquinas autônomas são equipadas com câmeras de alta resolução e tecnologia de visão computacional que analisam o terreno e avaliam fatores como inclinação, solo macio e áreas irregulares. Elas usam detecção de objetos para reconhecer pessoas e equipamentos, aumentando a segurança ao parar automaticamente quando um obstáculo é detectado. Pesquisadores da Universidade de Ciência e Tecnologia de Huazhong (HUST), em colaboração com a Shantui, desenvolveram recentemente um trator de esteira autônomo que pode operar em temperaturas extremas de até -10°C.

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

Otimização de combustível em maquinaria pesada#

A otimização de combustível é vital para as empresas de construção, mas implementar práticas de eficiência de combustível pode ser desafiante. Com preços de combustível flutuantes e múltiplos condutores a operar veículos de construção, gerir o consumo de combustível manualmente 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 o uso de combustível gerando múltiplas opções de rota e recomendando a rota mais eficiente em termos de combustível. Além disso, podem ser integrados com a unidade de controlo do motor (ECU) do veículo para fornecer recomendações de mudança de velocidade em tempo real. Ao seguir estas recomendações orientadas por IA, os padrões de condução de diferentes condutores podem ser otimizados, resultando numa melhor eficiência de combustível.

Fig 5. Abastecendo um caminhão.

Prós e contras da IA em equipamentos de construção#

O equipamento de construção integrado com IA oferece uma série de vantagens, desde a tomada de decisões baseada em dados até à monitorização em tempo real. Aqui tens alguns benefícios fundamentais:

• Prolongamento da vida útil do equipamento: A monitorização regular e a manutenção atempada aumentam a longevidade da maquinaria.
• Tempo de inatividade reduzido: Processos automatizados e manutenção preditiva minimizam o tempo de inatividade dos equipamentos.
• Melhor tomada de decisão: Fornece insights baseados em dados, permitindo uma gestão mais inteligente dos recursos e operações.

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

• Alto investimento inicial: Embora a IA possa levar a economias a longo prazo, o custo inicial de implementação desses sistemas é substancial, o que pode ser uma barreira para empresas menores.
• Preocupações com privacidade: Como a IA depende fortemente de dados, garantir o armazenamento seguro e a proteção dessas informações é fundamental para evitar o acesso não autorizado.
• Mão de obra qualificada: Integrar a IA em equipamentos de construção requer formação especializada, e ensinar os trabalhadores a usar estas tecnologias pode ser um desafio significativo, especialmente com horários exigentes.

O impacto dos veículos de construção movidos a IA#

A indústria da construção está adotando rapidamente a IA, com empresas como Caterpillar e Daimler liderando o desenvolvimento de caminhões autônomos. Em 2019, a Daimler apresentou um protótipo funcional de seu caminhão autônomo, que deve chegar ao mercado até 2027. O caminhão de carga autônomo da Caterpillar, o 797F, já está tornando as operações de mineração mais eficientes. Grandes empresas como BHP Group, Rio Tinto e Barrick Gold usam o 797F o tempo todo, relatando zero lesões no local de trabalho. Da mesma forma, a TuSimple, uma empresa chinesa de caminhões autônomos, afirma que seus caminhões são 11% mais eficientes em termos de combustível do que aqueles conduzidos manualmente. Em junho de 2023, a TuSimple concluiu com sucesso uma corrida de 39 milhas sem motorista em uma estrada pública aberta na China.

À medida que os caminhões autônomos continuam a impactar positivamente a indústria da construção, espera-se que o mercado cresça a uma taxa de crescimento anual composta (CAGR) de 10%. Com equipamentos de construção impulsionados por IA melhorando a segurança e a eficiência de combustível, as empresas estão caminhando para ambientes de trabalho mais seguros e sustentáveis.

O caminho a seguir para a IA em veículos de construção#

A IA é um divisor de águas na indústria da construção e está a tornar a maquinaria pesada mais inteligente, mais segura e mais eficiente. Desde veículos autónomos a sistemas de IA que otimizam o uso 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 de implementação da IA e a formação dos trabalhadores, os benefícios são substanciais. Com a IA a impulsionar a inovação, o futuro da construção está preparado para ser mais produtivo, sustentável e inovador do que nunca.

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