Use of Artificial Intelligence for Analysis and Dimensioning of Structures in Armed Concrete: a technological prospection
DOI:
https://doi.org/10.9771/cp.v15i4.44907Keywords:
Artificial Intelligence, Structural Engineering, Reinforced Concrete.Abstract
Artificial Intelligence (AI) is a technology that makes use of machines that learn from experience and have the ability to perform complex tasks such as the design of reinforced concrete structures. The increase in the complexity of structures used in constructions brings the need for the development and implementation of new technologies in civil construction. Thus, the objective of this work was to carry out a scientific and technological prospection on the use of AI in the analysis and design of reinforced concrete structures. This work presents a qualitative-quantitative approach, of an exploratory nature, through scientific research in the bases of Capes and Web of Science, and patents in the bases of INPI and Orbit. Although the use of ICTs in civil construction is timid, the prospection pointed to a relevant growth in the use of AI in civil construction in the world, however, in Brazil the use of technology is still very incipient.
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References
ABNT – ASSOCIAÇÃO BRASILEIRA DE NORMAS TÉCNICAS. ABNT NBR 6118:2014. Projeto de estruturas de concreto – Procedimento. Rio de Janeiro: ABNT, 2014.
ANTAC – ASSOCIAÇÃO NACIONAL DE TECNOLOGIA DO AMBIENTE CONSTRUÍDO; CBIC – CÂMARA BRASILEIRA DA INDÚSTRIA DA CONSTRUÇÃO. Estratégias para a formulação de Políticas De Ciência, Tecnologia e Inovação para a indústria da Construção. Brasília, DF: ANTAC; CBIC, 2013. 52p.
ANTAC – ASSOCIAÇÃO NACIONAL DE TECNOLOGIA DO AMBIENTE CONSTRUÍDO. “Projeto 7 - Ciência e Tecnologia para a Inovação na Construção” – Ciência, Tecnologia e Inovação e a Indústria da Construção Civil: elementos para a formulação de uma política para o setor. Porto Alegre: ANTAC, 2011. 59p.
BALAGUER, C.; ABDERRAHIM, M. Robotics and automation technologies in construction. International Journal of Advanced Robotic Systems, [s.l.], v. 4, n. 4, p. III-IV, 2007.
BJELANOVIC, A.; RAJCIC, V. New possibilities of structural design using artificial intelligence techniques. A Balkema Publishers, Leiden, p. 543-547, 2003.
CHA, Y.; CHOI, W.; BÜYÜKÖZTÜRK O. Deep Learning‐Based Crack Damage Detection Using Convolutional Neural Networks. Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering, [s.l.], v. 3, p. 361-378, 2017. Disponível em: https://doi-org.ez357.periodicos.capes.gov.br/10.1111/mice. 12263. Acesso em: 23 jun. 2022.
CNI – CONFEDERAÇÃO NACIONAL DA INDÚSTRIA. Investimentos na Indústria 4.0. Brasília, DF: CNI, 2018. Disponível em: https://static.portaldaindustria.com.br/media/filer_public /8b/0f/8b0f5599-9794-4b66-ac83-e84a4d118af9/investimentos_em_industria_40_junho2018.pdf. Acesso em: 13 fev. 2021.
FREITAS, M. L. M. X. História e Historiografia da Arquitetura e do Urbanismo Modernos no Brasil – Concreto Armado no Brasil: Invenção, História, Revisões. In: 13º SEMINÁRIO DOCOMOMO, Salvador, 10-17 de outubro, 2019. Anais [...]. Salvador, outubro de 2019. Disponível em: https://docomomo.org.br/wp-content/uploads/2020/04/119437.pdf. Acesso em: 9 dez. 2020.
KAUFMAN, D. A inteligência artificial irá suplantar a inteligência humana? Coleção Interrogações. Lúcia Santaella (coord.). São Paulo: Estação das Letras e Cores Editora, 2019.
KIMURA, A. E. Informática aplicada em estruturas de concreto armado. 2. ed. São Paulo: Pini Oficina de Textos, 2018.
KWON, D. S.; LI, D. J.; SOHN, S. Y. Identifying innovation in socialist countries through patent analysis focused on Cuba and Vietnam. World Patent Information, [s.l.], v. 59, p. 101898, December 2019. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.wpi.2019.04.001. Acesso em: 23 jun. 2022.
LONG, C. X.; WANG J. China’s Patent Promotion Policies and Its Quality Implications. Science & Public Policy, [s.l.], v. 46, n. 1, p. 91-104, 2019. Disponível em: https://doi-org.ez357.periodicos.capes.gov.br/10.1093/scipol/scy040. Acesso em: 23 jun. 2022.
LUO, H.; PAAL, S. G. A locally weighted machine learning model for generalized prediction of drift capacity in seismic vulnerability assessments. Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering, [s.l.], v. 34, n. 11, p. 935-950, nov. 2019. Disponível em: https://onlinelibrary.wiley. com/doi/abs/10.1111/ mice.12456. Acesso em: 10 fev. 2021.
MARTHA, L. F. Análise de estruturas: conceitos e métodos básicos. 2. ed. Rio de Janeiro: Elsevier, 2017.
PÉREZ, J. L. et al. Optimization of existing equations using a new Genetic Programming algorithm: Application to the shear strength of reinforced concrete beams. Advances in Engineering Software, [s.l.], v. 50, p. 82-96, ago. 2012. Disponível em: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0965997812000397?via%3Dihub. Acesso em: 30 jan. 2021.
SALEHI, H.; BURGUEÑO, R. Emerging artificial intelligence methods in structural engineering. Engineering Structures, [s.l.], v. 171, p. 170-189, 15 set. 2018. Disponível em: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0141029617335526?via%3Dihub. Acesso em: 5 fev. 2021.
SANTOS, V. S. et al. Prospecção Bibliométrica e Patentária de Tecnologias com Inteligência Artificial Aplicáveis a Smart Cities. Cadernos de Prospecção, Salvador, v. 15, n. 2, p. 523-540, 2022. DOI: 10.9771/cp.v15i2.46120. Disponível em: https://periodicos.ufba.br/index.php/nit/article/view/46120. Acesso em: 23 jun. 2022.
TEIXEIRA, F. dos S.; TEIXEIRA, P. dos S.; ROCHA, C. A. M. da. Estudo Prospectivo Sobre Inteligência Artificial Aplicado ao Setor da Construção Civil. Cadernos de Prospecção, Salvador, v. 13, n. 4, p. 1.134-1.146, 2020. DOI: 10.9771/cp.v13i4.32975. Disponível em: https://periodicos.ufba.br/index.php/nit/article/view/32975. Acesso em: 23 jun. 2022.
WIPO – WORLD INTELLECTUAL PROPERTY ORGANIZATION. Índice Global de Inovação 2018 – Energizando o Mundo com Inovação. 11. ed. [2018]. Disponível em: https://www.wipo.int/edocs/pubdocs/pt/wipo_pub_gii_2018-abridged1.pdf. Acesso em: 20 maio 2021.
ZHANG, G. et al. Reinforced concrete deep beam shear strength capacity modelling using an integrative bio-inspired algorithm with an artificial intelligence model. Engineering with Computers, s.l.], 9 ago. 2020. DOI: https://doi.org/10.1007/s00366-020-01137-1. Acesso em: 20 fev. 2021.
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