Implementação de ferramentas de Inteligência Artificial em projetos de estruturas de concreto armado
| dc.contributor.advisor | Santos Junior, Gilvan Bezerra dos | |
| dc.contributor.author | Lima, Rian Dutra de | |
| dc.contributor.referee1 | Santos Junior, Gilvan Bezerra dos | |
| dc.contributor.referee2 | Oliveira, Leonardo Henrique Borges de | |
| dc.contributor.referee3 | Medeiro, Wallison Angelim | |
| dc.coverage.spatial | Caraúbas | |
| dc.date.accessioned | 2025-01-27T20:37:20Z | |
| dc.date.available | 2025-01-27T20:37:20Z | |
| dc.date.issued | 2024-10-25 | |
| dc.description.abstract | O setor da construção civil enfrenta desafios significativos para desenvolver projetos de concreto armado que combinem qualidade e eficiência. O avanço tecnológico, especialmente na Engenharia Civil, tem possibilitado o uso de ferramentas de inteligência artificial (IA) para otimizar a gestão de recursos, apoiar a tomada de decisões, reduzir erros e acelerar processos repetitivos. Baseado nestes pretextos o estudo tem como objetivo implementar ferramentas de IA em projetos de concreto armado para otimizar o design, aumentar a eficiência operacional e garantir a qualidade e segurança das construções. Além disso, busca-se identificar as ferramentas de IA mais eficazes para essa otimização, analisar a confiabilidade das respostas fornecidas, avaliando sua precisão e consistência, e estruturar um protocolo de desenvolvimento de projetos com IA. A pesquisa se justifica pelo potencial da IA em melhorar a qualidade dos projetos estruturais, reduzir prazos de execução e otimizar o uso de recursos. A metodologia adotada inclui uma revisão bibliográfica e a seleção de ferramentas de IA com foco em parâmetros preliminares, cálculos estruturais e otimização de projetos, de acordo com a NBR 6118:2023. Entre as ferramentas analisadas, o Chat GPT destacou-se em relação ao Gemini e ao Copilot, fornecendo respostas mais detalhadas e precisas. De modo geral, a confiabilidade das ferramentas de IA está diretamente relacionada ao nível de detalhamento dos prompts fornecidos, quanto mais específicos e bem elaborados forem os comandos, maior será a precisão e consistência das respostas. Para o elemento estrutural viga, quando solicitado com prompts mais detalhados, as ferramentas apresentaram resultados satisfatórios, ao contrário do que ocorreu para lajes e pilares. Conclui-se que, embora promissora, a aplicação da IA em projetos de concreto armado deve ser complementada pela avaliação crítica de engenheiros, para assegurar a conformidade com as normas técnicas e garantir a segurança das construções. | |
| dc.description.abstract2 | The construction industry faces significant challenges in developing reinforced concrete projects that combine quality and efficiency. Technological advances, especially in civil engineering, have made it possible to use artificial intelligence (AI) tools to optimize resource management, support decision-making, reduce errors and speed up repetitive processes. Based on these pretexts, the study aims to implement AI tools in reinforced concrete projects to optimize design, increase operational efficiency and guarantee the quality and safety of constructions. In addition, it seeks to identify the most effective AI tools for this optimization, analyze the reliability of the answers provided, evaluating their accuracy and consistency, and structure an AI project development protocol. The research is justified by the potential of AI to improve the quality of structural projects, reduce execution times and optimize the use of resources. The methodology adopted includes a literature review and the selection of AI tools focusing on preliminary parameters, structural calculations and project optimization, in accordance with NBR 6118:2023. Among the tools analyzed, Chat GPT stood out compared to Gemini and Copilot, providing more detailed and accurate answers. In general, the reliability of AI tools is directly related to the level of detail of the prompts provided; the more specific and well-crafted the commands, the greater the accuracy and consistency of the responses. For the structural element beam, when prompted with more detailed prompts, the tools showed satisfactory results, unlike for slabs and columns. The conclusion is that, although promising, the application of AI in reinforced concrete projects must be complemented by the critical evaluation of engineers to ensure compliance with technical standards and guarantee the safety of constructions. | |
| dc.description.physical | 138 f | |
| dc.format.mimetype | ||
| dc.identifier.authorLattes | http://lattes.cnpq.br/7241061048914906 | |
| dc.identifier.bibliographicCitation | LIMA, Rian Dutra de. Implementação de ferramentas de Inteligência Artificial em projetos de estruturas de concreto armado. 2024. 138 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação), Curso de Engenharia Civil, Departamento de Engenharias, Universidade Federal Rural do Semi-Árido, Caraúbas/RN, 2024. | |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.ufersa.edu.br/handle/prefix/12330 | |
| dc.language.iso | pt_BR | |
| dc.publisher.center | Centro Multidisciplinar de Caraúbas - CMC | |
| dc.publisher.country | Brasil | |
| dc.publisher.department | Departamento de Engenharias | |
| dc.publisher.initials | Ufersa | |
| dc.publisher.institution | Universidade Federal Rural do Semi-Árido | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.rights.holder | UFERSA | |
| dc.rights.license | Attribution-ShareAlike 3.0 Brazil | en |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/br/ | |
| dc.subject.cnpq | ENGENHARIAS::ENGENHARIA CIVIL | |
| dc.subject.keyword | Otimização | |
| dc.subject.keyword | Inteligência Artificial | |
| dc.subject.keyword | Concreto armado | |
| dc.title | Implementação de ferramentas de Inteligência Artificial em projetos de estruturas de concreto armado | |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
