Cerca de 20% da movimentação de cargas no Brasil é feita por transporte ferroviário. Para que o setor atinja as metas do Plano Nacional de Logística (PNL 2035), que prevê expansão de toda a malha de transportes do país, é fundamental garantir que a atual infraestrutura esteja em condições seguras de operação.

 Neste cenário, a Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF) se destaca por liderar projeto que apoia a expansão sustentável do setor ferroviário brasileiro por meio de sistemas de monitoramento estrutural. Sistemas que utilizam Inteligência Artificial (IA), modelagem computacional e processamento de imagens. Flávio Barbosa, professor do Programa de Pós-Graduação em Engenharia Civil (PEC-UFJF), fala sobre esse estudo e “outros trens” no 24º episódio do IdPesquisa, já disponível no YouTube e Spotify. 

Monitoramento de estruturas (SHM)
Coordenado por Barbosa, uma das pesquisas do Laboratório de Imagens e Sinais (LIS) da UFJF envolve o monitoramento de estruturas, a chamada SHM (do inglês Structural Health Monitoring). A sigla trata de um conjunto de técnicas que ajuda a avaliar a saúde de estruturas, como pontes, viadutos, passarelas, túneis, estádios e edifícios. O objetivo é detectar se há segurança, danos ou desgastes, se precisa de manutenção ou se a vida útil daquela construção chegou ao fim – processo fundamental para planejamentos financeiros e prevenção de riscos e acidentes.

Depois de décadas de aplicação dessas técnicas em estruturas civis, Barbosa e seus alunos começaram a aplicar o SHM em ferrovias. Ao invés de monitorar toda a linha férrea, que tem mais de 30 mil km de extensão, passou-se a monitorar o próprio trem, que percorre a via inteira. O monitoramento inclui sensores, como acelerômetros e medidores de deformação e de temperatura, e o olhar humano. Quando a quantidade de dados começa a crescer, entra em cena a inteligência artificial. 

A inteligência artificial aprende qual é o comportamento considerado “normal” da ferrovia e aponta para a existência de problemas (e que aquele trecho precisa de atenção) quando algo foge muito do padrão. Segundo Barbosa, a pesquisa tem o objetivo de melhorar a logística ferroviária do país: “no fundo, o que a gente quer é aumentar a velocidade do trem”, afirma.

A velocidade média de percurso dos trens no Brasil gira em torno de 20, 30 quilômetros por hora. Se esse número dobrasse ou triplicasse, esperança Barbosa, o impacto econômico seria enorme. Significaria, por exemplo, menos caminhões nas estradas, redução no custo do frete, mais competitividade internacional e menos obstáculos no escoamento de commodities, como grãos e minérios.

Impacto na vida das pessoas
Rafaelle Finotti é engenheira civil, mestre e doutora em Modelagem Computacional e, atualmente, pesquisadora de pós-doutorado no PEC-UFJF. Integra o grupo de pesquisa do professor Barbosa desde 2013, quando ainda era bolsista de iniciação científica da graduação, e hoje trabalha com Inteligência Artificial e Análise Estatística de Dados aplicadas ao monitoramento de estruturas civis. Além de reduzir o risco de acidentes, especialmente no transporte de cargas perigosas, que costumam atravessar cidades e comunidades, as pesquisas realizadas por ela e pelo grupo impactam a vida das pessoas no aspecto econômico:

“Quando evitamos paradas não programadas e otimizamos a logística, o custo com transporte diminui. E isso se reflete no preço final dos produtos que chegam às nossas casas, desde o minério que vira matéria-prima até os alimentos e mercadorias que consumimos diariamente. Em resumo, a nossa pesquisa pode entregar mais segurança e produtos mais baratos para a população, além de fortalecer a inovação no setor ferroviário nacional”, explica.

Formação de novos pesquisadores
No LIS, Rafaelle realiza atividades que vão desde a investigação técnica e prática, como processamento de dados e implementação e teste de algoritmos, até o auxílio na formação dos estudantes. Para ela, a combinação entre formar novos pesquisadores e avançar em técnicas inovadoras é imprescindível para manter o grupo na fronteira do conhecimento.

Bruno Gaspar é um desses novos pesquisadores em formação. Doutorando no PEC-UFJF, trabalha com Barbosa desde à época do mestrado, há 2 anos e meio, e atualmente realiza testes de monitoramento com câmeras para verificar qualidade, precisão e confiabilidade dos resultados. Para Gaspar, essa investigação tem a ver não só com o monitoramento de ferrovias, mas também com rodovias e habitações. “Por exemplo, considerando as condições de chuva e deslizamentos em Juiz de Fora, a gente consegue monitorar até as casas em perigo. Às vezes tem ocorrências que a olho nu a gente não consegue enxergar, mas que com o monitoramento de câmera é possível dar um diagnóstico”, pontua. 

Integrante do LIS há dois anos, o mestrando Marcos Spínola Neto busca identificar alterações ou possíveis danos das estruturas a partir da análise das respostas coletadas pelos sensores. Mais recentemente, também, naqueles colocados nas estruturas férreas. “Esse estudo é importante principalmente para a segurança e manutenção preventiva das estruturas. O monitoramento permite identificar problemas antes que eles evoluam para falhas graves, diminuindo os riscos de acidentes, reduzindo os custos de manutenção e aumentando a vida útil das estruturas”, complementa Neto. 

Richard Pereira também é um novo pesquisador em formação. Ele está no último ano da faculdade e integra o grupo do professor Flávio desde o início de 2024. Hoje, assim como o colega Gaspar, debruça-se no uso de câmeras que aumentam a precisão dos monitoramentos para futuros diagnósticos estruturais. “Nosso objetivo é aprimorar o modal ferroviário no Brasil, que vem recebendo cada vez mais atenção e investimentos do governo federal devido à sua importância no futuro desenvolvimento nacional”, conclui.

Além de assistir o Id Pesquisa pelo canal do YouTube, você pode ouvir o episódio pelo Spotify.

 

 

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