ARTIGO TÉCNICO

Um exemplo desse caso é a resistência à tração na flexão para vigas de concreto, que normalmente é negligenciada durante o projeto. No ELS (Estado Limite de Serviço), essa resistência à tração geralmente é considerada, mas no ELU (Estado Limite Último) não deve ser, para evitar falhas repentinas. Entretanto, pode ser considerada quando se utilizam materiais como fibras para reduzir essa fragilidade.

Nos casos de projetos apoiados em ensaios experimentais, é necessário sempre escolher um número adequado de testes que cubram satisfatoriamente as variabilidades intervenientes. Deve-se realizar uma análise estatística desse conjunto, sendo o valor característico apropriado tipicamente aquele que abrange 95% dos casos para ELU nos textos da NBR, fib e Eurocódigo, em conformidade com a normalização.

A ideia de que projetos acompanhados por verificação experimental podem suprir a necessidade de revisões intermediárias das normas é interessante. No entanto, o cenário ideal seria agilizar esses processos por meio de comitês permanentes que atualizem as recomendações à medida que surgem, até que uma revisão final seja feita com uma periodicidade definida, reduzida para 5 anos, conforme proposto inicialmente.

Em resumo, a verificação experimental poderia ser eliminada se o ritmo de atualização das tecnologias - não apenas ferramentas de projeto, mas também novos materiais - estivesse mais próximo do ritmo de atualização dos códigos e normas de melhores práticas.

4 A evolução dos algoritmos, dos programas a Inteligência Artificial: Riscos e Benefícios

A digitalização de informações e dados permite que algoritmos aprendam com resultados de testes e cálculos analíticos, possibilitando a previsão de comportamentos futuros com base em experiências passadas (Machine Learning). Na engenharia estrutural, algoritmos baseados em resultados experimentais podem prever a falha de um elemento com maior precisão e exatidão quando comparados às expressões analíticas das normas, que tendem a ser mais conservadoras.

Portanto, é importante analisar cuidadosamente a questão da IA adentrando todas as atividades humanas, certamente não considerando apenas os aspectos positivos gerados pela agilidade e abertura criadas pela digitalização. Esses aspectos devem ser discutidos separadamente, começando por aqueles nos quais a IA apresenta possibilidades positivas.

4.1. Benefícios gerados pela evolução da IA

4.1.1. Melhora na qualidade.

Ao compilar um extenso conjunto de dados sobre um problema e sua solução proposta, torna-se possível comparar essas informações e até mesmo imagens com outros casos bem-sucedidos e mal-sucedidos, permitindo uma avaliação positiva da solução ou, em contrapartida, a identificação de defeitos. Vale destacar ainda que esse conjunto de dados apresentado a um supervisor especializado aumenta significativamente as chances de ele acrescentar comentários importantes que a própria IA pode não identificar.

4.1.2. Otimização de projeto

Este extenso conjunto de dados pode auxiliar tanto a IA quanto o especialista a visualizar alternativas e sugerir caminhos para otimização. Como essa otimização envolve sempre não apenas a estrutura em si, mas também o processo construtivo - incluindo desafios da construção, disponibilidade de equipamentos e dificuldades no transporte de materiais e equipamentos -, este trabalho colaborativo entre IA e especialistas deve ser extremamente enriquecedor.

4.1.3. Gestão de processos, envolvendo projeto e construção

Neste aspecto, o uso do BIM (Building Information Modeling), já institucionalizado no desenvolvimento de projetos, contribui significativamente para integrar diferentes disciplinas dentro de um projeto e posteriormente com a evolução da obra. Em muitos casos, é de fato possível visualizar melhor no BIM. Vale acrescentar ainda o conceito do gêmeo digital - ao criar o gêmeo digital de um edifício recém-construído e monitorar seu desempenho estrutural e tecnológico ao longo do tempo, os dados de monitoramento em tempo real iluminarão as decisões de manutenção.