IA em equipamento de construção: Uma nova forma de construir

Normalmente, quando pensamos em equipamentos de construção e maquinaria pesada, imaginamos humanos a operar manualmente estas máquinas potentes. No entanto, com a ascensão da IA, muitos veículos de construção estão agora automatizados para reduzir riscos, melhorar a segurança e aumentar a eficiência. Veículos autónomos e controlados remotamente estão a tornar-se 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 detritos, de e para estaleiros de construção. De acordo com o Departamento do Trabalho dos EUA, a indústria da construção tem a terceira taxa mais elevada 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.

Link to this sectionCompreender 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:

• Computer Vision: As máquinas podem analisar dados visuais em tempo real utilizando modelos avançados como o Ultralytics YOLOv8, ajudando a monitorizar estaleiros de construção, rastrear inventário, garantir que os trabalhadores usam equipamento de segurança e controlar presenças através de reconhecimento facial.
• Internet das Coisas (IoT): A IoT conecta dispositivos, permitindo-lhes partilhar dados. Wearables inteligentes monitorizam a saúde dos trabalhadores, enquanto sensores de proximidade e segurança alertam os trabalhadores sobre perigos e notificam a gestão quando o equipamento necessita 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. A utilizar YOLOv8 e pose estimation para monitorizar trabalhadores.

Link to this sectionAplicações de computer vision em maquinaria pesada#

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

Link to this sectionIA e pontes-balança não tripuladas#

Uma ponte-balança é uma escala 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 de cabine para registar manualmente detalhes como os horários de entrada e saída do veículo, números de matrícula e pesos de carga. No entanto, esta abordagem manual pode ser lenta, propensa a erro humano 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. À medida que o caminhão se aproxima do ponto de entrada, câmeras equipadas com tecnologia de Reconhecimento Automático de Placas (ANPR) detectam a placa de licença do veículo e verificam seu registro. Se o registro for válido, o sistema concede acesso à balança.

Fig 2. Uma ponte-balança não tripulada.

Sensores de pesagem em movimento (weigh-in-motion) ativados por IoT medem então o peso do camião à medida que este se move e, se necessário, alertam o condutor para parar na posição correta para uma pesagem precisa. Os dados de peso são analisados e comparados com limites predefinidos e, se o camião estiver dentro desses limites, o condutor é direcionado para a saída. Na saída, o sistema ANPR verifica novamente o veículo para garantir que corresponde ao que entrou, enquanto câmaras dotadas de computer vision monitorizam o processo em busca de irregularidades. O sistema alerta os supervisores e toma as medidas corretivas adequadas em caso de problemas, como cargas acima do peso ou anomalias do condutor.

Link to this sectionMonitorizar a sonolência do condutor com IA#

Um inquérito do Departamento de Transportes dos EUA mostra que os camiões são o modo mais comum de transporte de mercadorias. Os motoristas de camião percorrem frequentemente longas distâncias, incluindo viagens noturnas. Isto também é verdade na indústria da construção, onde os camiões são essenciais para mover maquinaria pesada e materiais entre estaleiros, por vezes através de grandes distâncias. Conduzir durante a noite pode levar à fadiga e a um risco acrescido de acidentes. Estudos mostram que 21% dos acidentes mortais são causados pela sonolência do condutor.

Para resolver este problema, os fabricantes de camiões estão a usar computer vision para monitorizar a sonolência do condutor. Técnicas de computer vision como reconhecimento facial, pose estimation e object detection podem ser usadas para monitorizar o movimento dos olhos, posição da cabeça e expressões faciais do condutor. Por exemplo, se as pálpebras do condutor se fecharem para além de um intervalo especificado, o sistema pode detetá-lo e soar o alarme para alertar o condutor. Os sistemas de deteção de sonolência do condutor são amplamente utilizados nos camiões da Tata e noutras empresas automóveis.

Fig 3. Monitorizar a sonolência do condutor com Computer Vision.

Link to this sectionVeículos 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.

Estas máquinas autónomas estão equipadas com câmaras de alta resolução e tecnologia de computer vision que analisa o terreno e avalia fatores como inclinação, terreno macio e áreas irregulares. Utilizam object detection para reconhecer pessoas e equipamentos, aumentando a segurança ao parar automaticamente quando um obstáculo é detetado. Investigadores da Universidade de Ciência e Tecnologia de Huazhong (HUST), em colaboração com a Shantui, desenvolveram recentemente um bulldozer autónomo que pode operar em temperaturas extremas tão baixas quanto -10°C.

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

Link to this sectionOtimização 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. Abastecer um camião.

Link to this sectionPrós 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.
• Redução do tempo de inatividade: Processos automatizados e manutenção preditiva minimizam o tempo de inatividade do equipamento.
• 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:

• Elevado investimento inicial: Embora a IA possa levar a poupanças a longo prazo, o custo inicial de implementação destes sistemas é substancial, o que pode ser uma barreira para as empresas mais pequenas.
• Preocupações com a privacidade: Dado que a IA depende fortemente de dados, garantir o armazenamento seguro e a proteção desta informação é crítico 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.

Link to this sectionO impacto dos veículos de construção movidos a IA#

A indústria da construção está a adotar rapidamente a IA, com empresas como a Caterpillar e a Daimler a liderar o caminho no desenvolvimento de camiões autónomos. Em 2019, a Daimler apresentou um protótipo funcional do seu camião autónomo, que se espera que chegue ao mercado até 2027. O camião de transporte autónomo da Caterpillar, o 797F, já está a tornar as operações mineiras mais eficientes. Grandes empresas como o BHP Group, Rio Tinto e Barrick Gold estão a utilizar o 797F 24 horas por dia, reportando zero acidentes de trabalho. Da mesma forma, a TuSimple, uma empresa chinesa de camiões autónomos, afirma que os seus camiões são 11% mais eficientes em termos de combustível do que os conduzidos manualmente. Em junho de 2023, a TuSimple completou com sucesso um percurso de 39 milhas sem condutor numa via pública aberta na China.

À medida que os camiões autónomos 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 movidos a IA a melhorar a segurança e a eficiência de combustível, as empresas estão a mover-se em direção a ambientes de trabalho mais seguros e sustentáveis.

Link to this sectionO 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.

Curioso sobre IA? Consulta o nosso repositório GitHub e junta-te à nossa comunidade para te conectares com outros entusiastas da tecnologia. Sabe mais sobre aplicações de IA em setores como condução autónoma e fabricação.