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Nos próximos anos, a cidade de Essen vai recorrer à inteligência artificial (IA) para a avaliação de danos nas estradas. Denominado TWIN4ROAD, o Gabinete de Geoinformação, Topografia e Cadastro, juntamente com a Point Cloud Technology, HPI Potsdam e Straßen.NRW, lançou um projeto de investigação de três anos.
A rede rodoviária alemã tem uma extensão de mais de 830.000 quilómetros. A gestão e a manutenção da rede rodoviária constituem desafios fundamentais para a economia, o Estado e a sociedade. A recolha de dados sobre o estado das estradas e o inventário do espaço rodoviário, bem como as suas avaliações e análises de alterações, é o problema central das autoridades rodoviárias devido à enorme quantidade de dados e à falta de procedimentos de avaliação automatizada. Estes dados permitem a criação de gémeos digitais para a tomada de decisões fiáveis e orientadas para os dados, como base para a manutenção das estradas e o planeamento dos investimentos, bem como para a monitorização das infra-estruturas.
Na realidade, porém, as estradas municipais e, em especial, as estradas de Essen são uma rede que cresceu ao longo de 100 anos, com diferentes idades, condições e estruturas rodoviárias que foram perturbadas de diferentes formas, por exemplo, por obras rodoviárias para linhas de abastecimento. Nestas condições, é muito mais complexo prever, por exemplo, onde será mais provável a ocorrência de danos num futuro próximo do que em quilómetros de troços de autoestrada homogeneamente asfaltados.…
Com a ajuda da tecnologia de radar de penetração no solo (GPR), de dados 3D e de registos de imagens, tem de ser criada uma extensa base de dados sobre a infraestrutura rodoviária e a avaliação do estado das estradas. Para este efeito, é criado um gémeo digital da rede rodoviária de Essen, utilizando cartografia móvel e recolha de dados com base em automóveis. Isto inclui medições móveis de varrimento a laser, aquisição extensiva de imagens do espaço rodoviário e medições GPR contínuas. Estas últimas serão enriquecidas com a análise de carotes de perfuração que mostram a substituição do material da estrada, a sua química e regularidades. Ao utilizar estes dados, com a ajuda da IA, prevê-se que seja possível obter avaliações sólidas e estáveis sobre os danos nas estradas, as necessidades de renovação e os potenciais buracos futuros apenas através de medições e análise de dados. Além disso, o gémeo digital fornece um inventário que pode ser acedido no contexto da maioria dos outros tipos de tarefas municipais no espaço rodoviário público. A quantidade de análises subsequentes é potencialmente múltipla.
