Diogo Ribeiro, docente do Departamento de Engenharia Civil (DEC) do ISEP, participou como editor no livro Stuctural Health Monitoring based on Data Science Techniques, publicado pela editora internacional «Springer».
O livro inclui 22 capítulos dos mais reputados investigadores mundiais neste domínio e provenientes de 13 países (China, Suécia, Noruega, EUA, Portugal, Alemanha, Itália, Suíça, Holanda, Espanha, Dinamarca, Reino Unido, França).
É dirigido a investigadores, estudantes e profissionais de engenharia civil e áreas afins, que procuram uma visão atualizada dos avanços recentes no campo da ciência de dados aplicada à monitorização de integridade de estruturas de Engenharia Civil (Structural Health Monitoring).
O processo de degradação das estruturas de Engenharia Civil ocorre, geralmente, devido a uma combinação de vários fatores, como a degradação das propriedades dos materiais, a inexistente ou deficiente manutenção, o deficiente projeto e construção, a ocorrência de cenários não previstos, como, por exemplo, sismos, cheias, ciclones.
As tendências e estudos mais recentes nesta área indicam a possibilidade de avaliar o estado de conservação das estruturas e a sua capacidade em desempenhar as funções para as quais foram concebidas, com base nas respostas de sensores instalados nas estruturas.
«A maioria das metodologias de monitorização de integridade estrutural compreendem a aquisição de dados em tempo real, a extração de indicadores de dano a partir dos dados adquiridos, a normalização da influência dos fatores ambientais (temperatura, vento, etc.) e operacionais (tráfego), e por último, a classificação dos dados para a tomada de decisão por parte dos gestores das infraestruturas. Estas metodologias permitem a identificação de danos estruturais em fases ainda precoces do seu desenvolvimento, realizar o planeamento otimizado das operações de manutenção, e deste modo estender o ciclo de vida das estruturas», explica o docente.
Nos últimos anos tem-se assistido a um franco desenvolvimento e aplicação deste tipo de metodologias, assentes, sobretudo, em grandes fluxos de dados (Big Data), nos avanços na computação em nuvem (Cloud Computing) e no desenvolvimento de técnicas de extração de conhecimento baseadas na Inteligência Artificial (Machine Learning).
Como tal, a publicação aborda alguns dos principais desafios atuais nesta temática, nomeadamente a gestão de grandes volumes de dados; a identificação de danos em sistemas de elevada complexidade estrutural e com modos de falha complexos e potencialmente localizados, em situações em que as estruturas estão sujeitas a variabilidade das condições ambientais e operacionais; a confiabilidade e segurança dos dados, incluindo as funcionalidades das redes de sensores a longo-prazo.