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Projetos de Pesquisa

 

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Tulio Nogueira Bittencourt

Engenharias

Engenharia Civil
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  • monitoramento e inspeção de infraestrutura rodoferroviária por meio de técnicas de aprendizagem de máquina e visão computacional
  • A deterioração de estruturas rodoferroviárias é causada por ações ambientais, agressões químicas e/ou físicas, e podem ser agravados por problemas de concepção e construção. A durabilidade das estruturas está relacionada à sua capacidade de preservar seu desempenho quando exposto ao ambiente projetado, sendo medida em anos, caracterizando sua vida útil. O custo de manutenção é significativo para que as estruturas mantenham sua capacidade de segurança, funcionalidade, durabilidade, robustez e resiliência. A avaliação e a gestão de obras de infraestrutura são essenciais para o desenvolvimento econômico e qualidade de vida. A manutenção (preventiva, preditiva) é crucial para reduzir custos globais dos ativos. Inspeções tradicionais são morosas e subjetivas, enquanto o monitoramento por sensores pode ser dispendioso e interferir na operação. Técnicas de visão computacional, inteligência artificial e aprendizado de máquina surgem como uma solução promissora para otimizar esses processos. Pesquisas recentes buscam automatizar a detecção de falhas e respostas estruturais por meio dessas técnicas. Uma Rede Neural Convolucional (CNN) é um algoritmo de Aprendizado Profundo que capta uma imagem de entrada, codifica a informação, e de forma interativa, atribui pesos e vieses que podem reconhecer características dos padrões automaticamente. Após a identificação das falhas, técnicas de segmentação permitem extrair características geométricas (espessura, comprimento, área) e com elas, fazer avaliações periódicas da vida útil das estruturas. Esta pesquisa visa avaliar a qualidade das identificações e mensurações de falhas e respostas estruturais, e sua viabilidade no monitoramento da infraestrutura. Pesquisas recentes em diversos centros no exterior com a participação de alguns dos envolvidos nesta proposta mostram que essas técnicas são promissoras, mas merecem um maior aperfeiçoamento para aumentar sua confiabilidade.
  • Universidade de São Paulo - SP - Brasil
  • 12/12/2023-31/12/2026
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Ubiratan Piovezan

Ciências Agrárias

Zootecnia
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  • sombra e água fresca: bem estar e produção animal no nordeste
  • O objetivo do projeto é avaliar as respostas dos ovinos em relação à disponibilidade de sombra em pastagens e em relação ao sombreamento de fontes de água. O projeto será desenvolvido na Estação Experimental Pedro Arle, no município de Frei Paulo-SE e na Estação Experimental da Embrapa, em Sobral-CE, com rebanhos ovinos da raça Santa Inês. As coletas serão realizadas durante dois anos consecutivos, no início e no final do verão de ambas as localidades. Para avaliação comportamental e fisiológica, 10 fêmeas de cada tratamento serão monitoradas durante duas semanas consecutivas. Hidrômetros de precisão serão utilizados para registro do volume de água consumida por animais de cada grupo. Colares de GPS e gravadores de áudio serão usados para estudar os padrões de comportamento. Os parâmetros climatológicos serão monitorados por meio de registradores automáticos (dataloggers). Serão avaliadas concentrações salivares de hormônios relacionados ao estresse (corticosteróides). O desempenho dos animais em crescimento será avaliado considerando o ganho de peso obtido durante ensaios realizados com esta finalidade. O projeto está associado a quatro dos 17 objetivos do desenvolvimento sustentável (ODS): Objetivo 2. Fome zero e agricultura sustentável; Objetivo 6. Assegurar a disponibilidade e gestão sustentável da água e saneamento para todos; Objetivo 12. Assegurar padrões de produção e de consumo sustentáveis; e Objetivo 13. Tomar medidas urgentes para combater a mudança climática e seus efeitos, conforme estabelecido pela ONU. Serão elaboradas recomendações técnicas para a adequada dessedentação de rebanhos ovinos, considerando práticas de sombreamento de pastagens e das fontes de água, com vistas ao aumento da produtividade. Os resultados gerados irão melhorar a qualidade de vida e o desempenho de milhões de animais.
  • Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - SE - Brasil
  • 29/12/2023-31/12/2026
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