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USO DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PARA DIAGNÓSTICO DE
FALHAS EM SISTEMAS ELÉTRICOS DE AERONAVES
1 INTRODUÇÃO A indústria aeronáutica enfrenta desafios significativos relacionados à segurança e ao aprimoramento de desempenho (Bezerra, 2021). Com o crescimento contínuo do transporte aéreo, há uma preocupação crescente quanto ao aumento potencial do número de acidentes aeronáuticos, muitos dos quais são atribuídos à intervenção humana (Faria e Machado, 2020). A segurança na aviação é influenciada não apenas pelo nível técnico e operacional, mas também por fatores externos, como condições climáticas desfavoráveis (Oster et al., 2013). A supervisão das variáveis elétricas e mecânicas é crucial para reduzir esses problemas e minimizar os custos com manutenção. Sistemas de monitoramento avançado, utilizando algoritmos genéticos, redes neurais artificiais e lógica difusa, podem prever falhas de forma automática, contribuindo para a manutenção preditiva e segurança da aviação (UNAL et al ., 2013). A Inteligência Artificial (IA) tem desempenhado um papel crucial na detecção e diagnóstico de falhas em sistemas elétricos de aeronaves. Caracterizada por um conjunto de ferramentas avançadas, a IA é capaz de processar grandes volumes de dados de forma rápida e precisa, superando as limitações humanas (Anyoha, 2017; MIT Technology Review, 2023). No contexto aeronáutico, a IA tem contribuído significativamente para a prevenção de acidentes, redução de custos de manutenção e otimização da eficiência operacional (Frackiewlcz, 2023). Este estudo tem como objetivo principal explorar como a indústria aeronáutica tem se beneficiado do uso da Inteligência Artificial, especificamente no diagnóstico de falhas em sistemas elétricos de aeronaves. Além disso, busca-se evidenciar os avanços e benefícios proporcionados pela IA em outros setores industriais e áreas de aplicação, como negócios, educação, saúde, transporte e política, destacando sua relevância e potencial transformador na sociedade contemporânea. 2 FUNDAMENTOS DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL (IA): DEFINIÇÃO E CONCEITOS BÁSICOS A Inteligência Artificial (IA) refere-se à simulação de processos de inteligência humana por sistemas computacionais (Santaella, 2019). Em outras palavras, é a capacidade de uma máquina ou programa de pensar, aprender e realizar tarefas que normalmente exigiriam inteligência humana (Brasão, 2023). A IA envolve o desenvolvimento de algoritmos que permitem aos computadores realizar tarefas como
reconhecimento de padrões, tomada de decisões, resolução de problemas e compreensão da linguagem natural (Schmidt, 2023). Os sistemas de IA são projetados para imitar diversas capacidades humanas, como aprendizado, raciocínio, percepção, resolução de problemas e compreensão de linguagem. Essas capacidades são implementadas por meio de algoritmos e modelos matemáticos que permitem às máquinas processar grandes volumes de dados, aprender com exemplos passados e tomar decisões baseadas em informações disponíveis (Russel, Norvig, 2022). Segundo Wuerges e Borba (2010), quanto aos tipos de IA tem-se: Redes Neurais Artificiais, Algoritmos Genéticos e Lógica Difusa. As Redes Neurais Artificiais (RNA) são modelos computacionais inspirados na estrutura e funcionamento do sistema nervoso humano. Elas são compostas por um conjunto de nós (neurônios artificiais) interconectados, organizados em camadas (entrada, oculta e saída), e são utilizadas em tarefas de reconhecimento de padrões, classificação, previsão e processamento de dados não-lineares. Segundo Camargos (2021) a IA, especificamente as redes neurais artificiais, tem sido aplicada para desenvolver sistemas de monitoramento inteligente que podem prever a ocorrência de falhas em motores de indução. Estes sistemas utilizam algoritmos genéticos, lógica fuzzy e outras técnicas avançadas para analisar sinais elétricos e mecânicos e identificar padrões que indiquem possíveis falhas. Algoritmos Genéticos (AG) são técnicas de otimização e busca baseadas no processo de seleção natural e genética, projetados para encontrar soluções aproximadas ou ótimas para problemas complexos, simulando processos naturais de evolução e adaptação, e são utilizados em diversas aplicações, como otimização de parâmetros, design de sistemas e modelagem de processos (UNAL et al ., 2013). A Lógica fuzzy é uma extensão da lógica booleana tradicional que permite o tratamento de informações imprecisas ou incertas, é baseada no conceito de conjuntos difusos, onde os elementos podem pertencer parcialmente a um conjunto, é especialmente útil para modelar e controlar sistemas complexos e imprecisos, sendo aplicada em sistemas de controle, tomada de decisão e processamento de sinais. Quanto a aplicações da IA tem sido aplicada com sucesso em uma ampla variedade de setores industriais, proporcionando avanços significativos em eficiência, produtividade e inovação. Dvorsky (2015) e Pecharromán (2018) ao se referirem a indústria da aviação, relatam que essa começou a investigar o potencial dos algoritmos
eletrônicos sensíveis podem ser afetados por interferências eletromagnéticas, especialmente em ambientes de alta densidade de energia; sobrecargas e curto-circuitos que referem-se as condições de sobrecarga ou curto-circuito podem ocorrer devido a falhas no sistema de distribuição elétrica, resultando em danos aos componentes e riscos de incêndio; vulnerabilidades cibernéticas decorrente do aumento da conectividade e da integração de sistemas digitais, os sistemas elétricos de aeronaves estão cada vez mais expostos a ameaças cibernéticas, como ataques de hackers e malware. Conforme Oliveira e Henkes (2021), os geradores são responsáveis por fornecer energia elétrica às aeronaves durante certas etapas de voo, especialmente nos momentos de transição. Além disso, há uma tendência de adoção de novas configurações de propulsão, como a propulsão distribuída. Os motores elétricos tendem a ter uma durabilidade superior aos motores convencionais. Prevê-se que os sistemas pneumáticos e hidráulicos sejam substituídos ou atualizados por sistemas elétricos no futuro. Segundo Josué F (2023), o Electrical Wiring Interconnection System (EWIS) é a infraestrutura elétrica central das aeronaves, compreendendo fiação, cabos, conectores e painéis de controle. Ele atua como o sistema nervoso da aeronave, conectando sistemas como controle, iluminação e aviônicos. O EWIS é vital para fornecer energia, transmitir dados entre sistemas e garantir a coordenação segura dos componentes da aeronave. Sua integridade é crucial para a segurança de passageiros e tripulantes. A manutenção regular é necessária devido ao desgaste e condições extremas de voo. Além disso, um EWIS eficiente contribui para a economia de combustível e redução de custos. O sistema é regulamentado rigorosamente para garantir sua segurança e conformidade operacional. Os sistemas elétricos são alimentados por geradores elétricos, enquanto os híbridos combinam motor a combustão e gerador elétrico (KIM et al., 2018; VOSKUIJL et al., 2018). A principal barreira para essas aeronaves é a autonomia limitada das baterias, embora sejam viáveis para voos de curta ou média distância (ABDEL-FADIL et al., 2013). Estudos indicam progressos, como a redução de 16% no consumo de combustível em testes com baterias de alta densidade (VOSKUIJL, 2018). Projetos como o VOLTAIR e aeronaves da Pipistrel, como Velis Electro e Alpha Electro, demonstram avanços em eficiência e emissões zero (PIPISTREL, 2018). O desenvolvimento de sistemas elétricos teve início visando melhorar a performance e reduzir custos em aeronaves militares (ABDEL-FADIL et al., 2013).
Contudo, desafios como o peso das baterias limitam a autonomia, impossibilitando voos comerciais de longa distância (OLIVEIRA; HENKES, 2021). Para garantir a segurança de aeronaves totalmente elétricas, é essencial que o sistema elétrico seja robusto o suficiente para detectar e isolar falhas imediatamente, evitando interrupções durante o voo devido à ausência de sistemas alternativos de fornecimento de energia. Portanto, é crucial que a programação realize uma análise minuciosa para identificar todas as potenciais falhas. Paralelamente, pesquisas focadas na redução de peso, aprimoramento da performance dos sistemas, otimização dos processos e aperfeiçoamento dos filtros contra interferência eletromagnética estão em andamento para garantir a eficácia e a confiabilidade desses sistemas (KIM et al., 2018). REFERÊNCIAS BEZERRA, J. C. Aplicação da inteligência artificial para a aviação. Orientador: Prof. Antônio Carlos Vieira de Campos, 2021. 38 F. Monografia (Bacharel em Ciências Aeronáuticas)-Universidade do Sul de Santa Catarina, 2021. https://repositorio.animaeducacao.com.br/bitstreams/a2bd532f-ec30-48e9- b7da-ee1fcfdf60f2/download BRASÃO, M. R. Perspectivas da Inteligência Artificial na Educação: Modelagem computacional, semântica e ChatGPT. In: Oliveira, L. R. (Org.). Educação: dilemas contemporâneos - Volume XVII /– Nova Xavantina-MT: Pantanal, 2023. p. 18-35. https://editorapantanal.com.br/ebooks/2023/educacao-dilemas- contemporaneos-volume-xvii/ebook.pdf#page= Camargos, Pedro H. Sistemas Inteligentes para Monitoramento e Diagnostico de Falhas ´ em Motores de Induc¸ao IEC 60034 / ISO 20816 ˜. 2021. 137 f. Dissertac¸ao (Mestrado em ˜ Ciencias) – Instituto de Sistemas El ˆ etricos e Energia, Universidade Federal de Itajub ´ a, Itajub ´ a,´ 2021. Dias, V. M. R. Práticas de economia circular aplicáveis no processo de desenvolvimento de produtos aeronáuticos: proposição teórica e avaliações em empresas. Orientador: Daniel Jugend. 2019 360 f. Dissertação (Mestrado)– Universidade Estadual Paulista. Faculdade de Engenharia, Bauru, 2019. Dvorsky (2015) DVORSKY, G. Inteligência artificial não é a solução para prevenir desastres aéreos. 2015. Frackiewlcz (FRĄCKIEWICZ, M. IA na aviação: aprimorando a segurança, a eficiência e a experiência do passageiro. Disponível em:. Acesso em: 14 dez.
Josu é F. Desvendando os Segredos por Trás dos Sistemas de Interconexão de Fiação Elé trica em Aeronaves (EWIS). 2023. Disponível em: https://www.linkedin.com/pulse/desvendando-os-segredos-por-tr%C3%A1s- dos-sistemas-de-em-f-do-nascimento-kod7f 30 mar. 2024.
