A construção inteligente, particularmente no campo de projetos de túneis, está em constante evolução, alimentada pela incorporação de novas tecnologias e métodos de análise de dados. Os projetos de túneis, devido à sua complexidade e à sensibilidade ambiental, podem se beneficiar substancialmente de práticas de construção mais inteligentes. A integração de inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina permite a análise de grandes volumes de dados geológicos, prevendo riscos e otimizando os métodos de escavação. Isso contribui para melhorar a segurança, eficiência e sustentabilidade ambiental das operações de construção de túneis.

No entanto, os desafios para a aplicação prática de uma construção inteligente ainda persistem. Um exemplo é o uso do gêmeo digital, que, embora promissor para melhorar os conhecimentos ao longo do ciclo de vida do projeto, ainda está em fase inicial. Nos projetos de túneis, os gêmeos digitais permitem simular o ambiente do túnel, monitorar dados em tempo real de sensores incorporados nas estruturas do túnel e prever riscos potenciais, como deslocamentos do solo ou infiltração de água. Contudo, para realizar todo o potencial dessa tecnologia, é necessária uma plataforma de engenharia mais padronizada e integrada, capaz de conectar os dados e facilitar a colaboração eficiente entre o design, construção e manutenção do túnel.

A construção inteligente também enfrenta desafios quando se trata de tomar decisões baseadas em dados. O processo tradicional de decisão no setor de túneis frequentemente negligencia fatores humanos e ambientais, que podem influenciar os sistemas de engenharia. Para superar isso, é essencial adotar mecanismos de aprendizagem adaptativa que considerem variáveis dinâmicas, como a composição do solo, níveis de água subterrânea e atividade sísmica, proporcionando uma tomada de decisão mais eficaz e precisa.

Além disso, o setor de túneis enfrenta desafios significativos para atender às metas de pico de carbono e neutralidade, uma vez que a construção de túneis é um processo intensivo em energia. Para alcançar a sustentabilidade, as tecnologias inovadoras precisam otimizar o consumo de energia, incorporar maquinário elétrico e híbrido e utilizar materiais sustentáveis na construção dos túneis. A transição para práticas mais ecológicas é uma necessidade crescente, especialmente com o aumento da demanda por soluções de digitalização, informatização e transição verde.

Uma das principais tendências emergentes na construção inteligente é o uso da plataforma de engenharia baseada em gêmeos digitais. Essa plataforma é composta por três componentes principais: modelagem digital multidimensional, técnicas de IA e dispositivos de percepção ubíquos. Esses componentes interagem de forma dinâmica, criando um sistema de operação completo que pode ser visto como a estrutura tecnológica chave para a construção inteligente. A plataforma baseada em nuvem para gêmeos digitais, que integra dispositivos IoT e técnicas avançadas de informática, permite o monitoramento e análise contínuos de dados, proporcionando uma visão holística do projeto de construção, como os túneis, desde a aquisição de dados até a retroalimentação prática.

A plataforma baseada em nuvem também facilita a entrega de inovações emergentes, trazendo benefícios como segurança, flexibilidade, transparência, controle de qualidade, e colaboração quase em tempo real entre todos os participantes do projeto. No entanto, ainda existem lacunas de conhecimento e desafios relacionados à confidencialidade dos dados e à proteção da propriedade intelectual dos projetos de engenharia. Isso dificulta a partilha de dados cruciais, especialmente em projetos de túneis, onde a coleta e o tipo de dados podem ser extremamente variados e complexos. A falta de dados abertos e a fragmentação da indústria de construção, por exemplo, dificulta o aprendizado com a experiência de projetos anteriores, resultando em desperdício de recursos e aumento de custos.

Por fim, é importante entender que a evolução da construção inteligente não é apenas uma questão tecnológica, mas também envolve uma interação complexa entre o homem, a máquina e o ambiente. Para garantir que os modelos digitais sejam confiáveis, é necessário integrar informações de múltiplas fontes, como dados de monitoramento, experiência de especialistas, regulamentos e feedback ambiental. A utilização eficaz dessa interação pode melhorar a precisão e a robustez dos modelos utilizados, garantindo a sustentabilidade e a segurança dos projetos de túneis.

Como melhorar a identificação das condições geológicas durante a escavação de túneis?

A identificação precisa das condições geológicas à frente da cabeça de corte de uma máquina de escavação de túnel (TBM) é fundamental para otimizar a operação da TBM e reduzir riscos à segurança. Estudos recentes demonstram que a aplicação de modelos de aprendizado profundo pode melhorar a precisão da previsão das condições geológicas, especialmente quando combinados com métodos de aprendizado em conjunto, como a fusão de modelos baseada na teoria de Dempster-Shafer (DST). A proposta de um novo método que integra modelos MobileNet com DST, denominado EMNet, pode melhorar significativamente a precisão na identificação das condições geológicas encontradas durante a escavação.

O conceito de aprendizado em conjunto é uma técnica poderosa que visa melhorar a precisão ao combinar vários modelos de aprendizado de máquina. A ideia principal por trás desse método é que a fusão de resultados de múltiplos modelos pode aumentar a capacidade de generalização e reduzir a probabilidade de erro. Quando se trata de identificar as condições geológicas no contexto da escavação de túneis, onde os dados são complexos e frequentemente sujeitos a incertezas, a utilização de várias redes MobileNet como modelos base permite a obtenção de uma previsão mais robusta. A DST, nesse contexto, é adotada para lidar com a incerteza presente nos dados fornecidos pelos diferentes modelos. Esse processo de fusão de informações, fundamentado na DST, permite que as diferentes previsões dos modelos base sejam combinadas de forma a obter o melhor resultado possível, levando em conta as evidências fornecidas por cada modelo.

Além disso, a aplicação do método de explicação aditiva de Shapley (SHAP) oferece uma maneira de interpretar os resultados gerados pelo modelo EMNet. Isso é fundamental para identificar quais características geológicas são mais relevantes para a classificação das condições encontradas. Esse processo de interpretação é especialmente útil em contextos onde a transparência do modelo é importante, como em sistemas que podem ser usados em ambientes de escavação autônoma, onde a confiança no sistema deve ser máxima.

Entre os principais desafios abordados nesta pesquisa, três questões se destacam: (1) como pré-processar dados de imagem de pequena dimensão para torná-los adequados ao treinamento de modelos de aprendizado profundo, (2) como estabelecer um modelo de aprendizado profundo em conjunto que identifique corretamente as condições geológicas durante a escavação de túneis, e (3) como interpretar os resultados previstos pelos modelos base para oferecer estimativas com alta precisão. Para responder a esses desafios, o método EMNet proposto combina as vantagens do aprendizado profundo, do aprendizado em conjunto e da DST para fornecer uma avaliação mais confiável das condições geológicas encontradas durante a escavação.

O desenvolvimento de métodos para a detecção de condições geológicas nas frentes de escavação dos túneis tem sido abordado de várias maneiras, com métodos destrutivos, não destrutivos e inteligentes sendo os mais comuns. O método destrutivo, amplamente utilizado na indústria, envolve a coleta de amostras de solo por meio de sondagens e testes laboratoriais para determinar as propriedades geológicas no local. No entanto, esse método oferece uma cobertura limitada, já que os dados são obtidos apenas nas áreas de sondagem, o que pode levar a inferências imprecisas sobre as condições em locais não investigados diretamente.

Nos últimos anos, métodos não destrutivos, como sensores sísmicos, acústicos e eletromagnéticos, foram desenvolvidos para detectar condições geológicas sem interromper a operação da TBM. Embora esses métodos mostrem alta precisão, seu custo elevado e a complexidade de implementação ainda limitam sua aplicação em grande escala em projetos de escavação de túneis. Diante disso, métodos baseados em aprendizado de máquina e aprendizado profundo se apresentam como uma alternativa promissora, pois aproveitam os dados gerados pelas TBMs durante as operações para prever as condições geológicas de forma mais eficiente.

O uso de técnicas de visão computacional também tem sido explorado para identificar as condições geológicas durante a escavação de túneis. Por exemplo, redes neurais convolucionais como U-Net e AlexNet foram aplicadas na segmentação de massas rochosas. No entanto, essas abordagens têm se concentrado principalmente na detecção de rochas, com poucas investigações focadas na identificação das condições do solo. Para melhorar a precisão, é necessário desenvolver novas arquiteturas de redes neurais que sejam mais adequadas para a identificação das condições geológicas durante a escavação de túneis.

Embora a pesquisa sobre a detecção de condições geológicas tenha avançado consideravelmente, muitos métodos existentes enfrentam limitações significativas. A principal crítica aos métodos baseados em aprendizado profundo está relacionada à falta de clareza no mecanismo de previsão, especialmente quando os resultados são baseados em parâmetros da TBM coletados em escavações anteriores. Além disso, a constante necessidade de intervenção humana para a identificação dos materiais escavados e a introdução manual de informações geológicas prejudicam a ideia de um sistema de escavação autônoma. Nesse contexto, a proposta de usar métodos mais eficientes e autônomos, como o EMNet, representa um passo importante para o avanço da escavação de túneis inteligente e autônoma.

Para garantir que a metodologia proposta seja eficaz, a integração de diferentes abordagens, como o aprendizado profundo, a fusão de informações por DST e a explicação dos modelos por meio do SHAP, se torna essencial. A combinação dessas técnicas pode proporcionar uma visão mais precisa e confiável das condições geológicas, reduzindo os riscos durante a escavação e promovendo uma maior autonomia nas operações de escavação de túneis.

Como a Geologia, Operação e Estruturas Influenciam a Previsão de Riscos em Túneis com TBM?

A construção de túneis utilizando máquinas de escavação mecanizadas (TBM) envolve uma complexa interação entre fatores geológicos, operacionais, estruturais e de projeto, que precisam ser cuidadosamente avaliados para garantir a segurança e a estabilidade das estruturas adjacentes. Entre os principais elementos geológicos, destacam-se as propriedades do solo, que são essenciais para compreender o comportamento do terreno durante a escavação. O ângulo de atrito do solo funciona como um parâmetro de resistência ao cisalhamento, determinando a estabilidade do terreno. O módulo de compressão do solo mede a resistência deste à deformação provocada por esforços compressivos, enquanto a coesão representa a consistência do solo, indicando sua capacidade de manter a integridade sob tensões.

Os parâmetros operacionais desempenham papel crítico na adaptabilidade da TBM e no controle das perturbações no maciço rochoso circundante. Dados obtidos por sensores instalados na cabeça de corte da máquina permitem monitorar variáveis como velocidade de escavação, torque do cortador, força de empuxo, velocidade de rotação do cortador, pressão no depósito de solo e volume de injeção de material para preenchimento (grouting). O ajuste adequado destes parâmetros reduz o risco de assentamentos no solo e protege as construções próximas, evitando danos estruturais.

A influência da escavação em estruturas vizinhas é avaliada por meio da distância relativa entre o túnel e os edifícios, medida em três dimensões: horizontal, vertical e longitudinal. Adicionalmente, a condição estrutural dos edifícios, expressa pela integridade das fundações e pelo estado geral do imóvel, é um fator determinante para avaliar a vulnerabilidade frente às vibrações e deslocamentos provocados pela escavação.

O processamento dos dados passa por uma rigorosa etapa de limpeza e normalização para garantir a qualidade da informação utilizada na modelagem preditiva. A normalização min–max ajusta as variáveis para uma escala comum entre zero e um, facilitando o treinamento de modelos de redes neurais profundas (DNN). Esses modelos são capazes de extrair automaticamente características relevantes dos dados e realizar previsões precisas dos riscos associados, como o assentamento acumulado do terreno e o grau de inclinação dos edifícios.

A parametrização da rede neural é otimizada via busca em grade (grid search), testando diferentes combinações de taxa de aprendizado, número de neurônios e camadas ocultas para minimizar o erro quadrático médio (MSE). Curiosamente, aumentar a complexidade do modelo indiscriminadamente, por meio de mais camadas ou neurônios, não necessariamente melhora a performance, podendo até prejudicá-la devido a maior dificuldade de treinamento e maior demanda computacional. O modelo ideal identificado conta com uma taxa de aprendizado de 0,001, 128 neurônios por camada e quatro camadas ocultas, utilizando a função de ativação ReLU.

Para otimizar a convergência do treinamento, é empregado o algoritmo Adam, que combina as vantagens do AdaGrad e RMSProp, ajustando automaticamente os pesos da rede conforme o erro, proporcionando maior eficiência e estabilidade no processo.

É fundamental compreender que a precisão das previsões depende da qualidade dos dados e da correta consideração das múltiplas variáveis envolvidas. O monitoramento contínuo dos parâmetros operacionais, aliado à avaliação rigorosa das condições geológicas e estruturais, permite um controle mais eficiente dos riscos, reduzindo impactos e preservando a integridade das construções próximas. A modelagem preditiva inteligente não substitui a análise técnica detalhada, mas serve como uma ferramenta poderosa de suporte à tomada de decisão, especialmente em projetos de grande complexidade e impacto urbano.

Além disso, o leitor deve entender que a integração entre as variáveis geológicas, operacionais e estruturais não é linear, exigindo abordagens de modelagem avançadas capazes de capturar essas relações multifacetadas. A correta interpretação dos resultados da rede neural demanda conhecimento técnico aprofundado para garantir que as medidas preventivas adotadas sejam eficazes e proporcionais aos riscos identificados.

Como provar que certos conjuntos de matrizes e números formam grupos sob multiplicação
Qual a importância dos dados de imagem e vídeo na análise visual e em aplicações do mundo real?
Como a Qualidade de Vida Relacionada à Saúde (HRQOL) é Impactada no Tratamento com Dispositivos de Assistência Ventricular Esquerda (LVAD)?