Inteligência artificial

Universidade de Samsun desenvolve drone autônomo para inspecionar falhas em linhas elétricas com inteligência artificial

A Universidade de Samsun está desenvolvendo um drone autônomo equipado com inteligência artificial para detectar falhas em cabos, inclinação de postes e danos em isoladores, com financiamento de 3 milhões de liras turcas da TÜBİTAK. O projeto visa reduzir a exposição das equipes de manutenção a riscos e acelerar a localização de falhas, com planos de utilização após desastres.

2026-10-08
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certi.news
Universidade de Samsun desenvolve drone autônomo para inspecionar falhas em linhas elétricas com inteligência artificial
A Universidade de Samsun está desenvolvendo um drone autônomo equipado com inteligência artificial para detectar falhas em cabos, inclinação de postes e danos em isoladores, com financiamento de 3 milhões de liras turcas da TÜBİTAK. O projeto visa reduzir a exposição das equipes de manutenção a riscos e acelerar a localização de falhas, com planos de utilização após desastres.

A Universidade turca de Samsun está desenvolvendo um drone aéreo autônomo para inspecionar linhas de transmissão de energia em áreas acidentadas, no âmbito de um projeto apoiado pelo Conselho de Pesquisa Científica e Tecnológica da Turquia (TÜBİTAK), com um orçamento de 3 milhões de liras turcas. O projeto é liderado pelo professor associado doutor Muammer Türkoğlu, chefe do Departamento de Engenharia de Software da Faculdade de Ciência da Computação e Informação da universidade.

O sistema deverá voar de forma autônoma ao longo das linhas de energia e, em seguida, utilizar modelos de inteligência artificial para detectar rasgos e rupturas nos cabos, monitorar a inclinação dos postes de eletricidade e identificar possíveis quebras e fissuras nos isoladores. O drone enviará os resultados da inspeção a um painel central, para que os técnicos recebam alertas sobre os locais que necessitam de intervenção.

Inspeção automatizada em vez de verificar toda a linha

Em muitos casos, as linhas de energia se estendem por longas distâncias através de regiões montanhosas ou de difícil acesso, o que pode manter as equipes de manutenção em campo por longos períodos e expô-las aos riscos do trabalho em altura. Segundo Türkoğlu, o sistema pretende localizar previamente o ponto do dano, permitindo que as equipes se dirijam diretamente ao ponto afetado, em vez de inspecionar todo o percurso.

Atualmente, os projetos tridimensionais do drone estão sendo elaborados, enquanto imagens e vídeos captados de linhas de energia são rotulados para serem utilizados no treinamento do modelo de inteligência artificial. A primeira parte do projeto, com duração de seis meses, concentra-se no hardware, nas comunicações e no software, e os testes de campo começarão após a conclusão do desenvolvimento do drone. A duração total do projeto é de 18 meses.

Possibilidades de uso após terremotos e inundações

O escopo do projeto foi ampliado para incluir a resposta a danos na infraestrutura após desastres, especialmente terremotos e inundações. Após a ocorrência de um desastre, o drone poderá ser enviado para determinar os danos causados a cabos, postes e isoladores, incluindo postes que tenham se inclinado devido a terremotos, transmitindo imediatamente as informações ao centro de monitoramento.

Türkoğlu relaciona a ideia do projeto à sua experiência pessoal com os riscos do trabalho no setor elétrico. Ele afirmou que seu pai trabalhou durante anos no reparo de linhas de energia, na instalação de novas linhas e em tarefas relacionadas a transformadores, tendo sido exposto aos riscos do trabalho em postes e em áreas remotas.

O que muda na prática?

Se os testes forem bem-sucedidos, o valor prático do projeto estará em transformar a inspeção das linhas de uma ampla tarefa de campo em um processo de reconhecimento automatizado que defina prioridades para os técnicos. Isso poderá ajudar a reduzir o tempo de chegada à falha e os riscos de lesões dos trabalhadores, mas o material ainda não apresenta resultados de testes de campo nem indicadores de precisão do modelo; portanto, não é possível avaliar o desempenho operacional do sistema nesta fase.

A equipe descreve o projeto como desenvolvido localmente, reconhecendo que alguns componentes do drone são importados do exterior. Um dos planos posteriores é substituir esses componentes por alternativas nacionais à medida que o trabalho avance.

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Anadolu Agency Technology
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