O professor Raphael Fortes Infante Gomes, da UNILA, integrou uma pesquisa inovadora que abre novas perspectivas para o monitoramento de integridade estrutural, área essencial para a segurança de pontes, barragens e grandes edificações. O estudo foi desenvolvido em parceria com pesquisadores da Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF) e demonstra como o uso do aprendizado de máquina quântico pode aumentar a precisão na detecção de danos e reduzir custos de manutenção.
De acordo com o professor Raphael Gomes, o conceito básico é simples: analisar se as oscilações e vibrações naturais de uma estrutura estão dentro de parâmetros aceitáveis. “Se essas oscilações fogem do padrão, são classificadas como anômalas. O objetivo é ter um monitoramento em tempo real, capaz de prevenir fissuras, rachaduras ou falhas estruturais”, explica.
Inovação com computação quântica
O projeto, realizado em colaboração com o professor Alexandre Cury e o doutorando Victor Higino Meneguitte Alves, da UFJF, é pioneiro ao combinar aprendizado de máquina e computação quântica especificamente para o monitoramento estrutural. “Apesar de o aprendizado de máquina estar muito presente hoje, aplicar isso em sistemas quânticos é um grande desafio, porque eles são extremamente sensíveis e instáveis. Por isso, desenvolvemos uma abordagem chamada computação quântica híbrida, que une o processamento de dados em circuitos quânticos com atualizações em computadores clássicos”, detalha Gomes.
O diferencial da pesquisa está na redução dos chamados falsos positivos, ou seja, detecções equivocadas de erros que não existem na prática. “Os métodos tradicionais geravam alertas falsos. Nossa solução, baseada em aprendizado de máquina quântico, corrigiu essas imprecisões, trazendo resultados mais confiáveis”, explica o docente. Mesmo com as limitações dos computadores quânticos atuais, que ainda possuem poucos qubits e são pouco robustos, os resultados surpreenderam. “Conseguimos superar métodos convencionais usando apenas um qubit. Com pouco, entregamos muito”, afirma.
Os impactos dessa tecnologia vão muito além da engenharia civil. O método também foi utilizado para analisar oscilações no mercado financeiro, como variações no preço do Bitcoin. Esse estudo gerou o Trabalho de Conclusão de Curso (TCC) do estudante Dylan Rafael Sanchez Salinas, da UNILA, orientado por Raphael Gomes. “A mesma metodologia que aplicamos para detectar danos em estruturas serviu para entender oscilações anômalas no mercado financeiro, especialmente em períodos de instabilidade, como guerras, eleições ou crises globais”, destaca. O aprendizado de máquina quântico tem potencial para transformar a análise de séries temporais em diversas áreas, desde finanças até setores que lidam com grandes volumes de dados dinâmicos.
Formação de profissionais para o futuro
Para Gomes, o maior desafio atualmente não é a necessidade de supercomputadores, mas sim a formação de profissionais capacitados. “O que mais precisamos hoje é de pessoas que saibam programar, entender esses processos e acessar os computadores certos na hora certa”, afirma.
Atualmente, o professor coordena o curso de engenharia Física da UNILA e lidera um grupo de pesquisa em computação quântica, junto ao professor Rodrigo Bloot, do curso de Matemática, explorando novos modelos e aplicações dessa tecnologia promissora.
