No dia 9 de setembro, o consórcio do projeto WISE – Wireless Transportation Infrastructure Safety Evaluation reuniu-se na Universidade do Minho, polo de Azurém (Guimarães), para mais uma sessão de trabalho colaborativo. Para além dos parceiro Spotlite, SOLVIT – Innovation on Telecommunications e Universidade do Minho, participou também, enquanto observador, a IP – Infraestruturas de Portugal.
O parceiro Spotlite apresentou resultados preliminares da monitorização de deformações lentas do terreno numa área de estudo específica, através da técnica de InSAR (Interferometria de Radar de Abertura Sintética). Esta análise foi realizada com recurso a dados de satélite obtidos a partir da missão Sentinel-1 e a algoritmos avançados de processamento de sinal desenvolvidos no âmbito do projeto. Foi assim possível obter uma série temporal de 2 anos, com uma resolução espacial de cerca de 15 m, analisando velocidades médias e medindo deslocamentos na superfície. A figura abaixo ilustra este tipo de análise, apresentando uma análise da velocidade média a 12 meses, destacando a azul zonas de levantamento e a amarelo/laranja áreas de maior subsidência.
Por sua vez, o parceiro SOLVIT – Innovation on Telecommunications apresentou os avanços no desenvolvimento de um sensor local de monitorização, constituído por um acelerómetro ligado a um microcontrolador, concebido para ser acoplado a infraestruturas críticas. O sistema já permite a deteção automática de vibrações anómalas (associadas a eventos de curta duração e elevada intensidade), a monitorização de variações lentas de inclinação ao longo do tempo e ainda a aquisição de medições de vibração de fundo a pedido. Estes dados gerados são enviados via LoRa para um ponto central de armazenamento de dados. Durante a reunião, foi feita uma demonstração do funcionamento do sensor, em ambiente laboratorial. No dashboard da figura abaixo mostram-se resultados obtidos em tempo real, ilustrando a versatilidade do protótipo.
O parceiro Universidade do Minho terá como responsabilidade a integração dos dados obtidos através destas duas abordagens. Com recurso a técnicas de machine learning e inteligência artificial, prevê-se o desenvolvimento de ferramenta de monitorização preventiva e geração automática de alertas. Atendendo à forte dependência da disponibilidade e consolidação das fontes de dados, esta tarefa permanece numa fase inicial, estando a ser definidas as metodologias para análise e modelação dos dados de monitorização.
A sessão constituiu um momento relevante de alinhamento estratégico entre os parceiros, de partilha de conhecimento e de definição dos próximos passos rumo aos objetivos comuns do projeto WISE.
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