A University of Surrey e o King's College London desenvolveram um novo algoritmo de aprendizado de máquina (IA) que pode transformar a maneira como monitoramos as principais infraestruturas, como barragens e pontes.

Em artigo publicado pela revista Monitoramento de integridade estrutural , pesquisadores de Surrey e Kings detalham como criaram um sistema de IA chamado SHMnet para analisar e avaliar os danos de conexões de parafuso usadas em estruturas metálicas.

Construído sobre as bases de uma rede neural Alex-Net modificada, a equipe de pesquisa montou um teste de martelo de impacto em condições de laboratório e encarregou o SHMnet de identificar com precisão as mudanças sutis nas condições dos parafusos de conexão em uma estrutura de aço em 10 cenários de danos.

A equipe descobriu que quando o SHMnet é treinado usando quatro conjuntos de dados repetidos, tinha um registro de identificação perfeito (100 por cento) em seus testes.

Dr. Ying Wang, o autor correspondente do artigo e professor assistente da Universidade de Surrey, disse:

"O desempenho de nossa rede neural sugere que o SHMnet pode ser incrivelmente útil para engenheiros estruturais, governos e outras organizações encarregadas de monitorar a integridade das pontes, torres, barragens e outras estruturas metálicas.

"Embora haja mais a fazer, como testar o SHMnet sob diferentes condições de vibração e obter mais dados de treinamento, o verdadeiro teste é que este sistema seja usado no campo onde um confiável, uma forma precisa e acessível de monitorar a infraestrutura é extremamente necessária. "