Desenvolvimento de uma Inteligência Artificial para Gestão Eficiente do Ruído em Canteiros de Obras: Aprimorando a Qualidade dos Dados Ambientais e o Modelo de Classificação de Fontes Sonoras

Resumo

Atualmente, a OTOH - empresa de monitoramento sonoro com sensoriamento e acesso remoto aos dados - utiliza inteligência artificial embarcada (edge AI) para identificação de fontes sonoras urbanas. Desenvolvida com redes neurais e base de dados de áudio open source, a IA reconhece alguns aspectos genéricos da paisagem sonora, como tráfego aéreo e terrestre, animais e sons humanos. No entanto, a ausência de contextualização e baixa amostragem de sons de construção civil causa erros nas análises acústicas. Quanto ao acesso aos dados, é preciso aperfeiçoar a forma de interação do usuário para além da visualização convencional de dados (com gráficos e tabelas), acelerando a interpretação dos resultados e viabilizando ações mais assertivas em canteiro de obra em relação à gestão do ruído.Para solucionar esses problemas, propomos otimizar a coleta e classificação de amostras de áudio in loco e o desenvolvimento de um agente de IA generativa que fornecerá sugestões de gerenciamento de ruído (insights). Seu treinamento será feito com informações estáticas relevantes para o contexto (fine-tuning), como legislações que abordam questões sobre ruído ambiental estabelecendo limites de níveis sonoros de acordo com horários e/ou zoneamento urbano, cronograma de obras da construção civil, diretrizes/indicadores relevantes para saúde pública, e terá acesso a informações dinâmicas (RAG) fornecidas em tempo real pelo sistema OTOH IoT.Para alcançar o objetivo, as seguintes ações serão necessárias: ampliar a base de dados de áudio com foco em fontes sonoras de canteiros de obras para melhorar a precisão do modelo de identificação de fontes; sintetizar um conjunto de parâmetros suficientes para contextualizar a paisagem sonora de um canteiro de obra e, com isso, automatizar a coleta de informações relevantes para treinar um modelo LLM e criar agentes especializados por projeto.Ao final do projeto de pesquisa, espera-se que o algoritmo de IA desenvolvido seja capaz de gerar sugestões relevantes para a gestão de ruído em obra, reduzindo assim o impacto da poluição sonora na paisagem urbana. (AU)