Das Montanhas de Minas ao Oceano: Os Caminhos da Ciência para um Futuro Sustentável
20 a 25 de outubro de 2025
Trabalho 21526
| ISSN | 2237-9045 |
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| Instituição | Universidade Federal de Viçosa |
| Nível | Graduação |
| Modalidade | Pesquisa |
| Área de conhecimento | Ciências Exatas e Tecnológicas |
| Área temática | Dimensões Econômicas: ODS9 |
| Setor | Departamento de Informática |
| Bolsa | Outros |
| Conclusão de bolsa | Não |
| Primeiro autor | Marianna Drago Verduin |
| Orientador | MARCOS HENRIQUE FONSECA RIBEIRO |
| Outros membros | FLAVIO ANTONIO FERREIRA, JOSE MARIA FRANCO DE CARVALHO |
| Título | Desenvolvimento de Modelos Preditivos para Gestão da Manutenção de Obras de Arte Especiais no Brasil |
| Resumo | A manutenção eficiente das infraestruturas de transporte é um dos principais desafios enfrentados no contexto da promoção da indústria, inovação e infraestrutura no Brasil. Entre os diversos elementos que compõem essa rede, as Obras de Arte Especiais (OAE), notadamente, as pontes e viadutos, exercem um papel estratégico na garantia da mobilidade, da segurança viária e da integração territorial. Diante desse cenário, é evidente a importância do desenvolvimento de metodologias capazes de prever com, precisão aceitável, as demandas de manutenção dessas estruturas, de modo a otimizar a alocação de recursos públicos e garantir seu funcionamento adequado e seguro. Esse projeto é desenvolvido em parceria com o Departamento de Engenharia Civil (DEC) da UFV e o Departamento Nacional de Infraestrutura de Transportes (DNIT), com o objetivo de investigar e aprimorar métodos preditivos aplicados à manutenção de pontes rodoviárias em âmbito nacional. A pesquisa busca desenvolver modelos preditivos baseados em Redes Neurais para estimar serviços e custos de manutenção, conciliando critérios de segurança estrutural com responsabilidade fiscal e inovação tecnológica. É utilizado um conjunto de dados fornecido pelo DNIT, contendo informações técnicas sobre aproximadamente 500 pontes e viadutos rodoviários distribuídos em território nacional. As variáveis incluem características como largura, extensão total, histórico de danos e histórico de serviços, entre outras. Inicialmente, foi realizado um estudo analítico dos dados e aplicado aos mesmos, um protocolo de limpeza e pré-processamento, a fim de aumentar a qualidade da informação ali representada. Até o momento, os resultados obtidos são preliminares e ainda não permitem conclusões. No entanto, a continuidade do projeto, com o desenvolvimento de uma arquitetura de rede neural mais robusta, a consolidação de um banco de dados estruturado e a implementação de um servidor dedicado para processamento e treinamento, apresenta grande potencial para alcançar resultados mais consistentes. A expectativa é que, com essa expansão, seja possível obter modelos preditivos precisos e úteis para o planejamento de manutenções nas pontes rodoviárias nacionais. |
| Palavras-chave | pontes, redes neurais, modelos preditivos |
| Forma de apresentação..... | Painel |
| Link para apresentação | Painel |
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