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Em um conjunto discreto de escrit贸rios perto da Universidade de Oxford, um grupo de cientistas da computa莽茫o planeja salvar o mundo.

鈥淣ossa miss茫o 茅 resolver os problemas mais importantes do mundo com intelig锚ncia artificial (IA)鈥�, diz Tom Bartley, um dos mais novos recrutas da Mind Foundry, uma universidade que se dedica ao uso de IA para o que ela chama de 鈥渁plica莽玫es de alto risco鈥�.

Imagem gerada por IA criada com Ideograma

A empresa, fundada em 2016 por dois professores de aprendizado de m谩quina, tem voltado sua aten莽茫o para uma das quest玫es mais urgentes no ambiente constru铆do atualmente: avaliar e reparar as milhares de pontes de concreto e a莽o envelhecidas ao redor do mundo, que est茫o se deteriorando rapidamente devido 脿s mudan莽as clim谩ticas e 脿 polui莽茫o.

Uma s茅rie de falhas e defeitos mortais e de alto perfil nos 煤ltimos anos trouxeram a quest茫o da manuten莽茫o de pontes para o topo da agenda de not铆cias.

Em 2018, 43 pessoas morreram quando um trecho de 200 metros do viaduto que fazia parte da Ponte Morandi, de concreto armado e estaiada, constru铆da na d茅cada de 1960 em G锚nova, It谩lia, desabou durante uma tempestade de ver茫o.

Um ano depois, quatro pessoas ficaram feridas quando uma ponte de concreto constru铆da na d茅cada de 1950 sobre o Salmyrsh, perto da cidade russa de Orenburg, desabou parcialmente devido 脿 chuva forte.

Em 2022, pouco antes de uma visita planejada pelo presidente Biden para promover sua nova Lei de Infraestrutura, a ponte Fern Hollow Creek, de 447 p茅s, constru铆da na d茅cada de 1970 em Pittsburgh, Pensilv芒nia, desabou 30 metros no parque abaixo, ferindo dez pessoas.

Em cada um desses casos, os investigadores conclu铆ram que inspe莽茫o e manuten莽茫o inadequadas contribu铆ram para a falha.

Bartley diz que, embora quando foram constru铆das, muitas dessas estruturas devessem operar com seguran莽a e confiabilidade por mais de cem anos, quando as pontes come莽am a atingir meio s茅culo, elas come莽am a exigir verifica莽玫es e manuten莽茫o mais intensivas.

鈥淎s redes rodovi谩rias na Europa, nos Estados Unidos, no Jap茫o foram constru铆das nas d茅cadas de 1960 e 1970 em torno de um boom no uso de ve铆culos motorizados鈥�, ele diz. 鈥淗oje, nesses pa铆ses, a idade m茅dia de nossas pontes est谩 chegando a 50 anos e, assim como as pessoas, quando as pontes chegam a cerca de cinquenta anos, a deteriora莽茫o aumenta. Isso significa que voc锚 precisa ser mais proativo na manuten莽茫o e no gerenciamento dessas estruturas.鈥�

O Minist茅rio de Terras, Infraestrutura e Transporte do Jap茫o estima que um ter莽o das 730.000 pontes do pa铆s t锚m mais de 50 anos. O US National Bridge Inventory descobre que um quarto das 623.000 pontes dos EUA foram constru铆das antes da d茅cada de 1960, e a idade m茅dia das pontes existentes 茅 de cerca de 42 anos.

E isso 茅 s贸 o come莽o. Especialistas est茫o alertando que, como uma combina莽茫o de extremos clim谩ticos causados por mudan莽as clim谩ticas, polui莽茫o e fluxos de tr谩fego pesado est茫o acelerando a deteriora莽茫o.

Mudan莽as clim谩ticas aceleram deteriora莽茫o de pontes

鈥淣o passado, fomos muito passivos em termos de gerenciamento dessas estruturas鈥�, acrescenta Bartley. 鈥淣茫o precis谩vamos entender a condi莽茫o porque elas n茫o estavam se deteriorando. Conseguimos simplesmente deixar grandes peda莽os de concreto no mundo por d茅cadas.鈥�

Bartley ressalta que, apesar de algumas falhas de alto perfil, desabamentos de pontes s茫o raros, e a maioria dos pa铆ses tem requisitos rigorosos de regime de inspe莽茫o, nos quais inspetores s茫o enviados para avaliar a integridade de cada estrutura e fechar quaisquer pontes que possam se tornar um risco.

A ponte rodovi谩ria Morandi, em G锚nova, logo ap贸s seu colapso em 2018. Foto: Reuters/ Manuel Romano/NurPhoto.

No entanto, 茅 somente quando voc锚 come莽a a analisar os dados produzidos por essas inspe莽玫es que voc锚 come莽a a ter uma ideia da escala do problema que precisa ser corrigido.

De acordo com uma an谩lise de dados do conselho local feita pelo grupo automobil铆stico RAC Foundation, 2.928 das 73.208 pontes na Gr茫-Bretanha s茫o classificadas como "abaixo do padr茫o", o que as torna incapazes de transportar os ve铆culos mais pesados em 2024.

E a American Road & Transportation Builders Association (ARTBA) estima que cerca de 221.800 pontes nos EUA atualmente precisam de reparo ou substitui莽茫o. Destas, cerca de 42.067 foram classificadas como "estruturalmente deficientes" e em m谩s condi莽玫es.

鈥溍� imposs铆vel consertar todas as pontes ao mesmo tempo鈥�, diz Bartley. 鈥淪implesmente n茫o h谩 recursos suficientes.鈥�

A solu莽茫o proposta pela Mind Foundry para esse problema 茅 usar intelig锚ncia artificial n茫o apenas para ajudar a obter uma compreens茫o mais profunda da condi莽茫o real de cada ponte, mas tamb茅m para descobrir o melhor momento para consertar cada uma delas individualmente, no ponto exato em que elas seriam mais beneficiadas.

Bartley diz que atualmente as pesquisas de pontes muitas vezes n茫o t锚m dados significativos o suficiente para que os propriet谩rios consigam ter uma ideia real da condi莽茫o de cada ponte. Isso significa que algumas pontes que s茫o de fato perfeitamente 煤teis s茫o categorizadas como abaixo do padr茫o, enquanto outras que precisam urgentemente de reparo podem continuar em servi莽o 鈥� 脿s vezes com consequ锚ncias tr谩gicas.

As inspe莽玫es tendem a se dividir em dois tipos principais: inspe莽玫es gerais, nas quais um inspetor chega a um ponto dentro do alcance de vis茫o de uma ponte e anota quaisquer problemas cr铆ticos que precisam de investiga莽茫o adicional; e inspe莽玫es detalhadas, que tendem a ocorrer a cada seis anos ou mais, s茫o pr贸ximas e exigem uma investiga莽茫o mais completa.

Os inspetores s茫o ent茫o obrigados a dar a cada estrutura uma classifica莽茫o de sa煤de entre um e cinco, somando sua condi莽茫o geral.

鈥淥 problema com ambos os casos 茅 que os dados que eles coletam s茫o realmente desestruturados鈥�, diz Bartley. 鈥溍� um processo bastante subjetivo e propenso a erros humanos. Eles est茫o trabalhando em uma escala muito estreita. O n铆vel um 茅 a condi莽茫o perfeita e o n铆vel cinco significa que j谩 falhou, ent茫o voc锚 s贸 tem tr锚s op莽玫es. Os inspetores est茫o saindo com pranchetas e c芒meras point-and-shoot. 脡 realmente dif铆cil saber, dado o tamanho de um v茫o, eu vi uma rachadura, 茅 a mesma rachadura que outra pessoa olhou h谩 dois anos ou 茅 uma rachadura diferente?鈥�

Al茅m disso, diz Bartley, tentar descobrir a partir desses relat贸rios quais reparos devem ser priorizados e como alocar or莽amentos pode ser complicado, especialmente para grandes 贸rg茫os p煤blicos que geralmente possuem centenas de pontes.

Aplicativo para celular da Mind Foundry em a莽茫o. Imagem: Mind Foundry

Em vez disso, a Mind Foundry 茅 uma das v谩rias empresas que buscam usar uma ferramenta de IA para detectar e quantificar danos em pontes.

No centro da nova ferramenta est谩 um aplicativo para celular por meio do qual os inspetores ou funcion谩rios municipais podem tirar fotos de pontes e envi谩-las.

Treinado usando fotos e relat贸rios de inspe莽茫o de cerca de 300 pontes na cidade de Susono, no Jap茫o, o sistema analisa as imagens para detectar e quantificar os danos, removendo a subjetividade do processo e permitindo maior consist锚ncia.

Especialistas humanos podem ent茫o analisar um conjunto mais detalhado de resultados na rodada para avaliar a condi莽茫o de cada ponte e decidir como gastar os or莽amentos municipais de forma mais eficaz.

鈥淏asicamente, o aplicativo 茅 uma c芒mera aumentada鈥�, diz Bartley. 鈥淓le plota onde a c芒mera estava e qual parte da estrutura voc锚 estava olhando. Voc锚 pode marcar na foto. Esta parte 茅 uma rachadura. Aqui est谩 um spoiler que eu vi. Aqui est茫o algumas notas sobre isso. E ent茫o, quando voc锚 voltar para o escrit贸rio, voc锚 pode carregar fotos hist贸ricas, e ele ir谩 verificar automaticamente com fotos anteriores se os defeitos pioraram ou n茫o.鈥�

Tom Bartley, diretor de infraestrutura civil na Mind Foundry. Foto: Mind Foundry

Ao contr谩rio de outras empresas que buscam usar IA para avaliar as condi莽玫es de pontes, como a Niricson, sediada no Canad谩, e a Beca, sediada na Nova Zel芒ndia, o aplicativo da Mind Foundry foi projetado para ser usado em um grande volume de estruturas e n茫o nas pontes ic么nicas de alto perfil, que geralmente j谩 s茫o altamente monitoradas usando sensores e drones.

Bartley n茫o se interessar谩 em dizer se essa tecnologia teria permitido que os munic铆pios evitassem desastres como o desabamento da Ponte de G锚nova em 2018, mas ressalta que fornecer aos especialistas dados mais precisos sobre a verdadeira condi莽茫o de milhares de estruturas pode ajudar a destacar casos em que h谩 um defeito grave.

O que s茫o vias de deteriora莽茫o?

Mas onde a intelig锚ncia artificial realmente se destaca, diz Bartley, 茅 ao analisar todos os defeitos de pontes em um portf贸lio e descobrir exatamente em que ponto realizar os reparos, para que sejam realizados no momento em que seriam mais ben茅ficos e da maneira mais econ么mica.

鈥淣贸s chamamos isso de caminhos de deteriora莽茫o鈥�, diz Bartley. 鈥淪e voc锚 tem trabalho em metal, voc锚 quer mant锚-lo pintado. Se voc锚 n茫o o mantiver pintado, ele come莽ar谩 a enferrujar. Se come莽ar a enferrujar, come莽ar谩 a ter perda de se莽茫o, e se voc锚 come莽ar a ter perda de se莽茫o, voc锚 come莽ar谩 a ter perda de membro. Cada etapa desse caminho de deteriora莽茫o 茅 uma ordem de magnitude a mais de custo para reparar. Mas o que voc锚 n茫o quer fazer 茅 apenas ver um pouco de ferrugem e prosseguir com um reparo completo 鈥� essa 茅 uma maneira muito cara de fazer isso.鈥�

鈥淓m vez disso, voc锚 quer monitorar a deteriora莽茫o nesse caminho e peg谩-la logo antes que ela falhe鈥�, ele diz. 鈥淧arte de onde a IA realmente ficar谩 inteligente 茅 descobrir o momento ideal para consertar esse problema. Estimamos que cerca de um ter莽o dos custos do ciclo de vida do gerenciamento de pontes poderiam ser economizados se acert谩ssemos o momento da interven莽茫o.鈥�

Mas o que acontece se a IA errar? No final das contas, Bartley diz que o aplicativo n茫o foi projetado para substituir a tomada de decis茫o humana, apenas para auxili谩-la, deixando as escolhas finais de quando e como implementar or莽amentos de manuten莽茫o para especialistas humanos treinados.

鈥淒eixamos bem claro que esta 茅 uma colabora莽茫o entre humanos e IA鈥�, diz Bartley. 鈥淣o final das contas, o risco precisa estar com o gerente da ponte, que est谩 realmente l谩 fora no mundo e entende que isso 茅 sobre aumentar as inspe莽玫es em vez de substituir decis玫es humanas. Tenho certeza de que temos muitas descobertas a fazer ao longo do caminho, mas n茫o podemos simplesmente entregar a responsabilidade ao computador. Precisamos fazer isso de uma forma colaborativa.鈥�