São Paulo — InkDesign News —
A pesquisa recente em aprendizado de máquina (machine learning) revela avanços significativos na segurança em canteiros de obras, com um novo modelo de inteligência artificial desenvolvido na Carnegie Mellon University focando na identificação de violações de segurança em ambientes dinâmicos e complexos.
Contexto da pesquisa
Os canteiros de obras são considerados um dos ambientes de trabalho mais perigosos, com uma alta taxa de acidentes e fatalidades. Apesar de anos de protocolos de segurança, equipamentos modernos e programas de treinamento, a segurança permanece uma preocupação. Uma equipe de pesquisa do Departamento de Engenharia Mecânica da Carnegie Mellon University (CMU) investigou como a inteligência artificial poderia ajudar a resolver este problema.
Método proposto
O modelo desenvolvido, denominado Safe-Construct, utiliza uma abordagem de estimativa de pose humana em 3D, em um sistema de múltiplas visões para detectar violações de segurança. Ao contrário dos modelos convencionais que dependem de dados 2D, o Safe-Construct reconhece ações de trabalhadores em tempo real, levando em consideração a interação entre múltiplos indivíduos e objetos. Isso permite a monitorização de comportamentos, o que contribui para uma avaliação mais precisa de riscos.
“O projeto redefine como a IA pode ‘ver’ e responder a riscos reais de segurança na construção—não hipoteticamente, mas operacionalmente.”
(“The project redefines how AI can ‘see’ and respond to real-world safety risks in construction—not hypothetically, but operationally.”)— Aviral Chharia, Pesquisador, Carnegie Mellon University
Resultados e impacto
O modelo foi testado em cenários simulados e desenvolveu uma compreensão contextual mais aprimorada sobre a movimentação e interação dos trabalhadores. Através da geração de dados sintéticos e técnicas de transferência Sim2Real, a equipe conseguiu criar um sistema que não apenas identifica a falta de equipamentos de segurança, mas também compreende interações complexas, como o uso de escadas entre os trabalhadores. A equipe também planeja desenvolver um ecossistema digital twin, permitindo o monitoramento em tempo real de indicadores-chave de desempenho, como segurança e produtividade.
“O futuro pode ser muito mais seguro, inteligente e ciente do humano do que nunca.”
(“The future could be a lot safer, smarter, faster—and more human-aware—than ever before.”)— Aviral Chharia, Pesquisador, Carnegie Mellon University
O Safe-Construct representa uma evolução significativa nas aplicações de IA para ambientes de trabalho perigosos, com potenciais aplicações em diferentes setores da indústria e busca por novos passos na melhoria da segurança operativa.
Fonte: (TechXplore – Machine Learning & AI)
