Nos últimos anos, o Brasil enfrentou o colapso de várias pontes em estados como Pará, Amazonas e Tocantins. Essas quedas resultaram em fatalidades, isolaram comunidades e expuseram a fragilidade da infraestrutura rodoviária do país. Essa situação ressalta a necessidade urgente de estratégias mais eficazes para a gestão e manutenção dessas estruturas.
O transporte rodoviário é fundamental para a logística brasileira, com mais de 60% da carga do país transitando por rodovias, segundo a Confederação Nacional do Transporte. Essa dependência indica que a qualidade das vias é essencial, pois falhas na infraestrutura têm impacto direto no escoamento da produção, abastecimento urbano e na mobilidade em geral.
Dentro desse cenário, pontes e viadutos desempenham um papel crítico, conectando regiões e superando obstáculos naturais. Contudo, aproximadamente 70% dessas construções foram erigidas há mais de 40 anos, conforme um estudo realizado por pesquisadores da Universidade Estadual de Maringá, baseado em dados do Sistema de Gerenciamento de Obras de Arte Especiais do DNIT. Considerando que a vida útil projetada de uma ponte é de 50 anos, muitas dessas estruturas estão próximas ou já passaram desse limite, destacando a necessidade de inspeções regulares, que nem sempre são suficientemente eficazes.
Uma pesquisa desenvolvida no Departamento de Engenharia Civil e Ambiental da PUC-Rio sugere uma nova metodologia para enfrentar esse desafio. Essa abordagem utiliza modelos numéricos, Inteligência Artificial (IA) e ferramentas de Modelagem da Informação da Construção (BIM) para diagnosticar precocemente danos estruturais. Em vez de depender únicamente de inspeções visuais, o método emprega testes de vibração e simulações, visando prever o comportamento da estrutura danificada e fundamentar decisões de manutenção.
O processo inicia-se com testes de vibração em campo. Os dados obtidos, como frequências naturais e modos de vibração, são usados para criar um modelo numérico da ponte, ajustado para refleter seu comportamento real. Após isso, o modelo é utilizado para simular vários cenários de danos, gerando uma base de dados que alimenta redes neurais artificiais.
A integração de tecnologias é um diferencial significativo do método proposto. As redes neurais, treinadas com os dados gerados nas simulações, conseguem identificar a localização e a gravidade dos danos com mais de 90% de acurácia. Esses dados são incorporados a um modelo digital tridimensional da estrutura, que é desenvolvido em ambiente BIM, resultando em um modelo inteligente que reflete a condição atual da ponte, englobando dados históricos e resultados das análises realizadas com IA.
A IA desempenha um papel crucial neste processo, com as redes neurais sendo treinadas para identificar padrões de danos. Essa abordagem diminui a dependência de inspeções convencionais e permite uma análise fundamentada em dados, proporcionando uma camada adicional de informação.
O modelo digital serve como um repositório dinâmico de informações relacionadas ao ativo. Ele armazena dados sobre o projeto, inspeções, intervenções anteriores e diagnósticos automatizados, facilitando a tomada de decisão por parte dos gestores, que agora dispõem de uma plataforma integrada e interativa para planejar manutenções de maneira preditiva.
O método foi testado no Viaduto Rio Claro, localizado na rodovia SP-340. A análise dos dados coletados em 2014 e 2024 revelou que a estrutura se manteve em boas condições durante a última década. Esse estudo demonstrou que metodologias baseadas em dados podem complementar as inspeções visuais, proporcionando avaliações mais confiáveis da condição estrutural e ajudando a prolongar a vida útil das infraestruturas.
Apesar dos progressos, ainda existem desafios a serem enfrentados, principalmente no que se refere à capacitação técnica. É necessário formar profissionais aptos a operar sistemas de monitoramento, interpretar dados e integrar informações provenientes de diversas fontes.
Os resultados indicam que métodos baseados em dados podem realmente aprimorar as avaliações de condição estrutural, permitindo decisões mais informadas em relação à manutenção. É imprescindível também analisar a viabilidade financeira e o planejamento para a implementaçã desses sistemas no contexto das políticas públicas.
Por fim, a digitalização da infraestrutura deve ser vista como um investimento estratégico, e não como um luxo. A implementação de gêmeos digitais e IA pode transformar a gestão de pontes e viadutos no Brasil, garantindo maior segurança, eficiência e operacionalidade, bem como prevenir tragédias antes que ocorram.
