A Inteligência Artificial (IA) está revolucionando diversos setores, propiciando mais eficiência e contribuindo no suporte à tomada de decisão. Esse potencial transformador não está limitado a indústrias específicas, e impacta a sociedade como um todo. É uma nova era de oportunidades, com o desbloqueio de soluções de grande complexidade.
A IA pode analisar grandes quantidades de dados de diferentes fontes por meio de técnicas avançada. Algoritmos de aprendizado de máquina podem identificar padrões e correlações em grandes conjuntos de dados de diferentes origens, como texto, imagens e dados de sensores. O processamento de linguagem natural permite que a IA entenda e processe a linguagem humana. Além disso, ferramentas de integração de dados ajudam a combinar dados de diferentes fontes, fazendo com que a IA tenha uma visão mais abrangente. A combinação de abordagens permite que sejam criadas soluções para problemas bastante complexos para os humanos.
Na geotecnia, a IA está sendo utilizada para aprimorar vários aspectos da engenharia, como os relacionados à mecânica do solo e das rochas, projeto de fundações e estabilidade de taludes. Técnicas de IA são empregadas para analisar dados geotécnicos complexos, permitindo previsões mais precisas das propriedades e comportamentos do solo (YAGHOUBI et al., 2024; GAO, 2024). Esses métodos ajudam a identificar riscos potenciais, permitindo que as equipes tomem medidas preventivas.
A Microssísmica Interferométrica no monitoramento de barragens de rejeito já está sendo aplicada no Brasil. Com o objetivo de aprimorar ainda mais esse tipo de monitoramento, soluções de IA serão integradas ao Monitoramento Microssísmico. Já estão sendo criadas soluções focadas em tecnologia que aproveitam plataformas de software habilitadas para IA, como FusionMap®, para visualização de dados geoespaciais com tecnologia de IA, extração de ativos e gerenciamento com integração GIS.
Apesar de recente, a IA já demonstrou um grande potencial para aumentar a produtividade e impulsionar novos desenvolvimentos. Seu uso se tornará cada vez mais frequente nos próximos anos.
Referências Bibliográficas
GAO, W. The Application of Machine Learning in Geotechnical Engineering. Applied Sciences, v. 14, n. 11, p. 4712, 2024.
YAGHOUBI, E.; YAGHOUBI, E.; KHAMEES, A.; VAKILI, A. H. A systematic review and meta-analysis of artificial neural network, machine learning, deep learning, and ensemble learning approaches in field of geotechnical engineering. Neural Computing and Applications, p. 1-45, 2024.
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