A IA, a nova aliada da proteção contra incêndios nas edificações
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A VINCI Energies desenvolveu uma ferramenta de assistência à concepção baseada em algoritmos e aprendizagem por reforço. SprinkIA otimiza a produtividade dos estudos prévios à implantação de instalações em um edifício.
Os extintores acionados automaticamente quando a temperatura em um local sobe de repente fazem agora parte da paisagem. Basta levantar os olhos para vê-los em um local protegido, como uma loja ou armazém. Os sprinklers (chuveiros automáticos), como é chamado o dispositivo, são repartidos no teto de acordo com a divisão das áreas do piso para a distribuição da água. Eles são conectados entre eles por dutos que convergem para um posto de controle.
O projeto de um sistema de sprinklers para um determinado local cumpre padrões precisos e diversos parâmetros que devem ser calibrados para cada caso de uso. Classicamente, este projeto inclui várias fases.
“O uso de algoritmos de IA para projetar a parte técnica dos edifícios e da proteção contra incêndios é uma verdadeira inovação.”
O técnico prepara um orçamento incluindo uma estimativa do número de sprinklers necessários. Segue-se uma fase de estudo com o dimensionamento da rede, a realização de cálculos hidráulicos e a otimização do posicionamento dos cabeçotes de sprinklers, às vezes até o centímetro. Uma vez elaborado o plano, a identificação dos módulos de fabricação permite lançar a produção dos componentes do sistema de proteção contra incêndio.
No entanto, salienta Stéphane Maviel, gerente de desenvolvimento da DIANE (VINCI Energies), “é somente nesta fase tardia que podemos nos dar conta que se tivéssemos deslocado um cabeçote em alguns centímetros, teríamos simplificado a fase de produção e reduzido os prazos e os custos“.
Como agilizar este processo? As empresas da VINCI Energies na França dedicadas à proteção contra incêndios, reunidas sob a bandeira Uxello, confiaram na inteligência artificial e desenvolveram um novo processo para projetar instalações ativas de proteção contra incêndios: SprinkIA.
Design generativo
Projetada por Stéphane Maviel, esta inovação segue uma abordagem de design generativo (“generative design”) que combina a potência computacional da nuvem e os algoritmos de IA para auxiliar os engenheiros na criação de uma obra.
SprinkIA pode ser comparado a um técnico virtual que se diverte cortando a rede em todas as direções possíveis. Ele joga uma série de partidas. Cada partida recebe uma pontuação, e de acordo com estas sucessivas avaliações, ele vai aprender, aprimorar-se e determinar a estratégia ideal para cortar a rede graças a um algoritmo de aprendizagem por reforço.
“O uso de algoritmos de IA para projetar a parte técnica dos edifícios e da proteção contra incêndios é uma verdadeira inovação, enfatiza Stéphane Maviel. Até agora, a IA era mais aplicada em reconhecimento de imagem e na área financeira. Com a SprinkIA, matamos três pássaros com uma só cajadada: o engenheiro de projeto usará a ferramenta para produzir uma rede que será projetada já levando em conta os cálculos hidráulicos, portanto já dimensionada e cortada para a planta.”
Desta forma, é possível economizar em cada fase do processo. “Embora o projeto estivesse originalmente focado na fase de orçamento para otimizar as respostas a licitações, percebemos que também podíamos economizar tempo na fase de projeto e na produção.”
No final, as empresas Uxello também economizam tempo no canteiro de obras, com a padronização permitindo uma instalação mais rápida no local, e menos dúvidas sobre a repartição.
A SprinkIA foi implantada no outono de 2020. A solução será proposta por uma nova estrutura da VINCI Energies, DIANE, que será encarregada em particular de replicar o caso de uso da proteção contra incêndio em outros negócios do Grupo, como HVAC (aquecimento, ventilação, ar condicionado), que também utiliza softwares de cálculo e de projeto 2D e 3D, como Autocad e Revit.
Esta ferramenta inovadora promete incrementos e aprimoramentos em termos de apoio à decisão, automatização, otimização e, em última análise, de produtividade.
