O uso das ferramentas de Inteligência Artificial (IA) no diagnóstico estrutural tem impulsionado uma verdadeira mudança na forma como engenheiros e especialistas atuam.
Com o apoio da IA preditiva, da manutenção inteligente e da análise de dados estruturais, a engenharia de precisão ganha protagonismo, tornando possível identificar, monitorar e prevenir danos em edificações e infraestruturas de maneira cada vez mais eficaz.
A integração de algoritmos avançados, sensores, imagens e gêmeos digitais vem substituindo processos manuais e fragmentados por fluxos contínuos, padronizados e de alta confiabilidade.
Essa evolução garante mais segurança, eficiência e agilidade às inspeções, além de apoiar decisões assertivas no planejamento e na execução de intervenções.
Para aprofundar essa discussão, convidamos Nicola Sanchez, engenheiro de Telecomunicações e CEO da Matrix Go. Acompanhe abaixo para saber mais!
Uso das ferramentas de IA para diagnóstico estrutural
Na opinião de Sanchez, a Inteligência Artificial vem atuando como um “acelerador de evidências” no diagnóstico estrutural. Ele destaca que, em linhas gerais, há 6 frentes principais:
“A primeira é a visão computacional, ou seja, imagens, vídeos e drones. Os modelos detectam e segmentam fissuras, desplacamentos, eflorescência e armaduras expostas, inclusive com apoio de drones para padronizar a coleta e acompanhar a evolução das patologias ao longo do tempo”, explica o convidado.
“Temos também os sinais e vibrações (SHM), que são algoritmos que analisam assinaturas modais e anomalias para antecipar perda de rigidez ou fadiga, especialmente em pontes e viadutos”, completa.
O entrevistado traz, ainda, outras 4 frentes que são bastante usadas:
- Sensoriamento por satélite (InSAR): séries temporais identificam recalques e deformações milimétricas em portfólios de ativos, ajudando a priorizar inspeções presenciais.
- Ensaios não destrutivos com IA: interpretação assistida de GPR, ultrassom e termografia para localizar armaduras, indícios de corrosão e classificar defeitos no concreto.
- LiDAR/laser scan + IA: comparação entre nuvens de pontos e projeto para localizar empenos, flechas excessivas e perdas de seção.
- Gêmeos digitais e predição: consolidação de inspeções, sensores e histórico para estimar probabilidade de falha/corrosão e orientar decisões de manutenção.
“O benefício central é transformar inspeções pontuais em processos padronizados, rastreáveis e comparáveis entre ativos”, observa Sanchez.
Auxílio das ferramentas de IA nas construções e para os profissionais do setor
Segundo o especialista, a principal contribuição do uso das ferramentas de IA nas construções é a tomada de decisão melhor e mais rápida.
“Os drones/robôs reduzem a exposição a risco e ampliam a cobertura de inspeção; as redes de sensores geram alertas automáticos e diminuem chamadas emergenciais; e as análises em escala de portfólio destacam ativos críticos e otimizam OPEX”, cita.
Há também um aumento efetivo da qualidade e produtividade e uma melhora no planejamento e diminuição de riscos.
“A integração com BIM melhora a detecção de conflitos, controle dimensional de pré-fabricados e reduz retrabalho, enquanto os modelos preditivos apoiam o sequenciamento de obras, prazos e custos”, afirma Nicola Sanchez.
Soluções com IA já usadas no Brasil e no exterior
De forma geral, Nicola Sanchez explica que o mercado tem adotado um mix de tecnologias, variando por maturidade e contexto. Ele cita algumas soluções que vem sendo amplamente utilizadas no Brasil e também no exterior:
“Inspeção visual assistida por IA, monitoramento estrutural sem fio, NDT inteligente, robôs de layout e controle dimensional, ferramentas preditivas e de planejamento e assistentes de obra baseados em LLMs.”
O especialista ressalta que os casos variam de pilotos acadêmicos a aplicações comerciais consolidadas, tanto no Brasil quanto lá fora.
O futuro próximo do uso da IA contra danos estruturais
A tendência, segundo o engenheiro Nicola Sanchez, é a convergência das fontes de dados e a maior automação do ciclo de inspeção.
Nesse contexto, surgem:
- Score de saúde por ativo: combinação de SHM, visão e InSAR para priorização automática em portfólios.
- Inspeções mais autônomas: rotas inteligentes para drones/robôs, captura padronizada e relatórios gerados por IA (texto, imagens e nuvem de pontos).
- Gêmeos digitais prescritivos: além de prever, sugerem reforços, reparos e janela de intervenção considerando custo-risco.
- Normas e políticas: maior presença de IA em manuais de inspeção e diretrizes públicas/industriais.
“Sem mencionar, ainda, a qualidade de dados e interoperabilidade com pipelines conectando BIM, sensores, imagens e relatórios para reduzir falsos positivos/negativos”, conclui o entrevistado.
Diante desse cenário, a IA consolida-se como um pilar estratégico para o futuro da engenharia, garantindo diagnósticos estruturais mais confiáveis, intervenções planejadas com precisão e maior sustentabilidade na gestão dos ativos.
