Palestrantes

A integração de métodos de inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML) na engenharia de estruturas representa uma revolução profunda na forma como projetamos, diagnosticamos e monitoramos estruturas e infraestruturas. No contexto atual, o uso de modelos computacionais inteligentes permite não apenas antecipar falhas e otimizar a manutenção de elementos estruturais, mas também criar representações digitais de seu comportamento facilitando a tomada de decisões.

Nesta apresentação, três eixos de pesquisa, conduzidos pelo Laboratório de Métodos Computacionais e Inteligência Artificial (LAMCIA) do Programa de Pós-Graduação em Estruturas e Construção Civil da Universidade de Brasília, convergem para essa visão: (i) o desenvolvimento de uma plataforma integrada de gestão estrutural, com inspeção automatizada, classificação de patologias e identificação de prioridades por meio de redes neurais convolucionais (deep learning), lógica fuzzy e modelos de sombra/gêmeos digitais (digital twin/shadow); (ii) a otimização do monitoramento da saúde estrutural (SHM) com detecção inteligente de anomalias e avaliação de níveis de danificação em cabos e pórticos de pontes estaiadas; e (iii) o desenvolvimento de modelos substitutos multifidelidade, baseados em redes neurais, para a predição da resistência de pilares reforçados com FRP.

Esses temas convergem na direção de um novo paradigma da engenharia estrutural: uma disciplina orientada por modelos físicos e dados, cada vez mais capaz de aprender, prever e agir de forma inteligente.