Como otimizar problemas de múltiplos objetivos com a abordagem DNN-GDO?

A otimização de problemas com múltiplos objetivos é um desafio constante nas áreas de engenharia, ciência de dados e inteligência artificial. Muitas vezes, é necessário equilibrar diversas metas que podem estar em conflito entre si, exigindo técnicas sofisticadas para encontrar soluções satisfatórias para todos os objetivos. A proposta do algoritmo DNN-GDO, baseada em redes neurais profundas (DNN) e otimização direcionada por gradiente (GDO), oferece uma maneira eficiente de abordar problemas de otimização bi-objetiva, particularmente em cenários complexos de engenharia.

Uma vez que um ponto inicial é selecionado aleatoriamente dentro do intervalo definido, o algoritmo começa o processo de descida do gradiente. Este método visa encontrar os mínimos locais da função objetiva, seguindo o gradiente negativo, que indica a direção de maior declive. Esse processo é crucial para guiar o algoritmo rapidamente em direção ao mínimo local, mas também há uma limitação importante: a descida do gradiente não garante que o mínimo encontrado seja global. Para evitar que a solução seja presa em mínimos locais, é necessário repetir o processo de otimização em vários pontos diferentes.

A atualização da variável de decisão $x$ é realizada pela equação (8), onde o valor de $x$ é ajustado subtraindo o produto entre a taxa de aprendizado $\eta$ e o gradiente da função objetiva. A taxa de aprendizado define o tamanho dos passos dados no processo de otimização, controlando a velocidade de convergência do algoritmo.

Além de oferecer uma visão mais transparente sobre o modelo de rede neural, essa análise de sensibilidade facilita a tomada de decisões baseadas em dados, ao invés de depender apenas da expertise dos especialistas. Ao identificar variáveis com alto grau de influência, é possível focar nas alterações que podem trazer maiores melhorias no desempenho da otimização.

Por fim, para ajudar o tomador de decisões a escolher a solução mais ideal entre todos os candidatos possíveis, o algoritmo calcula a distância euclidiana da solução otimizada até o ponto de referência (0,0), como mostrado na equação (13). Quanto menor essa distância, mais ideal é a solução para minimizar os dois objetivos simultaneamente.

O uso de técnicas de otimização como a DNN-GDO permite, portanto, um gerenciamento mais eficiente e baseado em dados de problemas complexos. Em um exemplo prático de engenharia, como a construção de túneis no sistema de metrô de Wuhan, na China, o algoritmo é capaz de prever e mitigar riscos significativos, como o assentamento acumulado do solo e a taxa de inclinação de edifícios adjacentes, fatores críticos para a segurança da obra.

Esse tipo de abordagem pode ser especialmente útil em cenários onde múltiplos fatores de risco precisam ser monitorados e controlados simultaneamente, como no caso de riscos geotécnicos durante escavações. A capacidade de modelar esses riscos e ajustar variáveis de forma a mitigar os impactos negativos é uma ferramenta poderosa para engenheiros e tomadores de decisão, permitindo uma gestão mais eficaz e fundamentada dos processos.

Como a Integração de Gêmeos Digitais e IoT Pode Revolucionar o Gerenciamento de Projetos de Construção Subterrânea

Os modelos de aprendizado de máquina têm sido amplamente explorados para prever o desempenho e planejar as manutenções necessárias em componentes mecânicos e elétricos (M&E) de máquinas como os Tuneladores de Escudo (TBMs). Por exemplo, sistemas como Redes Neurais Artificiais (ANN) e Máquinas de Vetores de Suporte (SVM) foram utilizados para criar frameworks preditivos para manutenção, baseados em dados coletados em tempo real de equipamentos. Esses métodos são capazes de identificar padrões e prever falhas antes que ocorram, minimizando o tempo de inatividade e otimizando o uso de recursos.

Além disso, as técnicas de visão computacional estão sendo aplicadas para controlar a qualidade durante a construção e as operações de manutenção. A utilização de UAVs para capturar imagens aéreas em tempo real e analisá-las com algoritmos de visão computacional tem demonstrado resultados promissores na detecção de erros e desvios no processo de construção, contribuindo para a melhoria da qualidade do trabalho e a redução de custos com retrabalho. Um exemplo notável disso é a pesquisa de Hamledari et al., que propôs um método baseado em Gêmeos Digitais para controlar a qualidade das obras com a ajuda de UAVs, proporcionando uma análise precisa das imagens capturadas.

Para superar essas limitações, o desenvolvimento de um modelo de Gêmeo Digital que permita a otimização das operações do TBM por meio de múltiplos objetivos (MOO) é uma das soluções mais promissoras. Este modelo pode ser alimentado com dados de sensores IoT instalados nos TBMs, criando uma representação digital precisa da máquina e de suas condições operacionais em tempo real. Ao integrar redes neurais profundas, como Redes Convolucionais Gráficas (GCN) e Memória de Longo Prazo (LSTM), é possível modelar as relações não-lineares entre os parâmetros operacionais e os indicadores de desempenho do TBM, resultando em uma melhoria significativa na eficiência e segurança das operações.

A integração de um módulo inteligente no Gêmeo Digital, que analisa os dados de desempenho e sugere ajustes operacionais, é uma das maiores inovações desse sistema. Esse módulo utiliza redes neurais profundas para prever o desempenho do TBM e otimizar sua operação de acordo com variáveis em constante mudança. Para isso, o modelo é treinado utilizando dados limpos e normalizados, de modo a remover ruídos e outliers que possam comprometer a precisão da análise. Uma vez treinado, o modelo pode fornecer estimativas de desempenho e sugerir ajustes no funcionamento do TBM em tempo real, com base nas condições atuais da obra.

O uso de Gêmeos Digitais e aprendizado de máquina pode também ser aplicado à predição de falhas e à manutenção preventiva, permitindo uma abordagem proativa para a gestão de riscos durante a escavação. Ao implementar essas tecnologias, é possível prever com maior precisão quando um componente pode falhar ou quando a eficiência da escavação começa a cair, o que permite a tomada de decisões rápidas e eficazes para evitar paradas não planejadas e danos estruturais.

É importante entender que, embora o potencial dos Gêmeos Digitais seja imenso, sua implementação em projetos de escavação subterrânea ainda enfrenta desafios, especialmente no que diz respeito à integração de múltiplos sistemas e à análise de grandes volumes de dados. A sofisticação dos algoritmos de aprendizado de máquina, a coleta contínua de dados e a capacidade de adaptação em tempo real são aspectos fundamentais para o sucesso dessa tecnologia em grandes projetos de construção subterrânea. O futuro dos Gêmeos Digitais para controle e otimização de operações de TBM parece promissor, mas depende de um trabalho contínuo de pesquisa, desenvolvimento e aplicação prática dessas tecnologias.

Como o Aprendizado Profundo e a Otimização Multiobjetivo Guiam o Controle Avançado em Máquinas de Perfuração

A avaliação do desempenho dos modelos treinados é crítica para garantir a confiabilidade das previsões, e para isso são adotadas métricas rigorosas como o erro médio absoluto (MAE), a raiz do erro quadrático médio (RMSE) e o coeficiente de determinação (R²). Esses indicadores quantificam, respectivamente, o erro médio entre a saída prevista e os dados reais, a magnitude média dos erros ao quadrado e a proporção da variância dos dados explicada pelo modelo, compondo um panorama abrangente da capacidade preditiva da rede.

Para a aplicação prática na operação das TBMs, o modelo inteligente desenvolvido é expandido para fornecer orientações operacionais através de um processo de otimização online, integrando algoritmos evolutivos como o NSGA-II (Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II) e métodos de decisão multicritério como o TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution). O NSGA-II gera uma população de soluções não dominadas, chamadas frentes de Pareto, que representam diferentes compromissos entre múltiplos objetivos conflitantes, como maximizar eficiência enquanto minimiza desgaste e consumo energético.

Contudo, a seleção da melhor solução dentre estas frentes é realizada pelo método TOPSIS, que avalia as distâncias geométricas de cada solução aos pontos ideais e anti-ideais definidos para cada objetivo, classificando-as segundo a proximidade da solução ótima. Esta abordagem permite que a solução escolhida reflita um equilíbrio mais realista e prático, apta a orientar os parâmetros operacionais da TBM com maior precisão.

O sistema opera de forma dinâmica e contínua, atualizando as condições e parâmetros a cada novo passo temporal. Isso é possível graças à substituição dos valores históricos pelos resultados otimizados obtidos, configurando um processo de otimização em tempo real que acompanha as variações e incertezas do ambiente operacional. Tal mecanismo garante que as predições do modelo e as decisões de controle permaneçam relevantes e adaptadas às condições atuais, promovendo melhorias graduais e sustentadas.

Por fim, a eficácia das recomendações do modelo é medida comparando os desempenhos antes e depois da otimização, possibilitando quantificar a melhoria relativa e validar o impacto positivo das estratégias adotadas. Esse ciclo de predição, otimização e validação cria uma plataforma robusta para o controle avançado, elevando os padrões de desempenho e segurança das operações.