Olá, eu sou Gabriel Martins,
bolsista de iniciação científica no laboratório LINSE,
e venho apresentar o projeto:
Diagnóstico Estrutural com Inteligência Artificial.
Em prédios, casas e qualquer outro tipo de construção,
é necessário ter a manutenção e os reparos em dia,
para evitar que danos críticos ocorram.
Agora..
Quando exatamente é necessário realizar essa manutenção?
O diagnóstico estrutural responde essa pergunta
ao identificar os problemas da construção logo em seu estágio inicial,
possibilitando que danos grandes sejam evitados.
Mas é possível realizar este tipo de análise com Inteligência Artificial?
Buscamos responder essa pergunta pois automatizar
o sistema de diagnóstico possibilita que locais de difícil acesso
tenham a sua implementação facilitada. Por exemplo,
uma ponte com uma viga de sustentação em baixo da mesma
não precisaria ser acessada por um técnico para poder
realizar o diagnóstico estrutural.
O mesmo se aplica a outras construções, de modo que
um diagnóstico automatizado é de mais fácil implementação.
Agora, tratando das estruturas,
independentemente da complexidade da construção,
podemos observá-la a partir de unidades básicas,
como, por exemplo, vigas de sustentação.
Assim, o nosso projeto visa o diagnóstico estrutural
em vigas de sustentação metálicas.
Para isso, utilizamos uma viga metálica presa em duas pontas,
com sensores de vibração afixados na mesma.
Então, a viga é submetida a 7 etapas de desgaste,
até alcançarmos um ponto crítico onde a viga está prestes a romper.
Em cada etapa de desgaste, realizamos exitações para vibrar a viga
e lemos essas vibrações com os sensores.
Agora, com os dados em mãos, precisamos catalogá-los
e realizar o devido diagnóstico.
Para isso, aplicamos o algoritmo de Inteligência Artificial
conhecido como autoencoder.
Os autoencoders funcionam da seguinte maneira:
A inforamação é fornecida em sua entrada,
neste caso a imagem de um cachorro, e ela é deteriorada.
Assim, nós temos uma compressão da informação
e perda da mesma, que é representada por esta imagem
de cachorro com menor resolução.
A partir desta imagem piorada, o autoencoder tenta reconstruir
a entrada, e quanto mais próximo ele chegar da entrada,
melhor é o nosso resultado.
Entretanto, como houve perda de informação,
nunca alcançaremos uma reconstrução perfeita,
de modo que pode ser observado o erro de reconstrução.
Agora, outra característica do autoencoder é que ele
pode ser especializado.
Ou seja, é possível treinar um autoencoder que conhece apenas cães.
Assim, caso tentemos entrar com outro tipo de informação,
como a imagem de um leão, o autoencoder tentará reconstruir algo
semelhante ao que ele já conhece: um cão.
Mas, como a entrada não é um cão,
nós observamos um grande erro de reconstrução.
Isso nos indica que grandes erros de reconstrução
são indicativos de que a entrada não era um cão.
Aplicando estes mesmos conceitos ao nosso problema,
basta fazer uma pequena mudança:
No lugar de cães, utilizamos os dados de vibração
obtidos a partir da nossa viga.
Agora com esta metodologia, chegamos aos seguintes resultados:
Aqui temos o erro de reconstrução para cada amostra,
sendo estas amostras catalogadas por cor
de acordo com seu nível de desgaste.
Para simplificar a interpretação desta informação
podemos olhar este gráfico, onde resumimos o máximo,
ponto médio e ponto mínimo do erro medido para cada amostra
em determinado nível de desgaste.
Então, tratando agora da detecção em si,
olhando lá para o desgaste 0, onde temos os dados de viga intacta,
traçamos uma linha chamada limiar de detecção
logo acima do máximo observado para a viga intacta.
A partir disso, podemos ver que, logo no primeiro desgaste,
Já temos o erro médio acima do limiar de detecção.
Isso quer dizer que, mesmo na primeira etapa de desgaste,
já foi possível identificar, com o autoencoder, algum dano.
E esse dano é crescente, de forma que o erro quadrático também aumentou.
Assim, mesmo com este dano ilustrado aqui,
da viga intacta para a etapa de desgaste 1, já foi possível
identificar estas diferenças a partir das leituras de vibração
e diagnóstico com autoencoder.
Embora este desgaste 1 apresente um vinco visível, ele é bem superficial,
de modo que caracteriza um dano muito pequeno.
Este foi o nosso projeto. Muito obrigado pela atenção!