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Resumo Ao longo das últimas décadas, a implementação da Inteligência Artificial (IA) em vários campos industriais, desde automação até cibersegurança, tem sido transformadora. Enquanto as implementações que vinculam IA e ciências de dados permanecem complexas e, portanto, limitadas, ambas visam aproveitar os dados para obter insights acionáveis e previsões futuras. Um ponto focal na aplicação de IA na manutenção é crucial para a sustentabilidade e eficiência dos ativos. Normalmente, na infraestrutura civil, há benefícios significativos a serem obtidos com aplicações impulsionadas por IA. Este estudo revisa a implementação da IA na tomada de decisão sobre a manutenção de pontes, realizando uma revisão da literatura sobre os principais trabalhos realizados por pesquisadores e analisando 102 artigos científicos publicados de 2010 a 2023. Nossa revisão da literatura revelou uma tendência emergente em estudos recentes, focando na exploração do prognóstico de defeitos na manutenção de pontes. No entanto, após uma análise mais aprofundada, torna-se evidente que há uma lacuna notável na literatura existente, nos estudos relacionados a estratégias de manutenção prognóstica baseadas em desempenho para pontes. Essa lacuna apresenta uma oportunidade para futuras pesquisas, que poderiam gerar insights valiosos no campo da manutenção de pontes e gestão de ativos. A revisão também revela o foco da literatura existente na identificação de defeitos por meio do processamento de imagens de pontes. Embora o potencial da IA na detecção de danos usando imagens de pontes seja evidente, desafios persistem, incluindo o processamento computacional e a disponibilidade de dados. Esta revisão da literatura inclui uma visão abrangente da implementação atual da IA na manutenção de pontes, destacando limitações, desafios e direções prospectivas.
Shahrivar et al. (Sex,) estudaram esta questão.