IA na investigação, educação e prática da engenharia sísmica e estrutural - uma reflexão sobre impactos, desafios e direções futuras
Os campos da engenharia estrutural e sísmica têm um papel crucial na garantia da segurança e resiliência dos nossos ambientes construídos, especialmente à medida que os grandes desafios globais associados às alterações climáticas, ao crescimento populacional e à urbanização se tornam cada vez mais...
Saved in:
| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Instituto Politécnico de Viseu
2025-01-01
|
| Series: | Millenium |
| Online Access: | https://revistas.rcaap.pt/millenium/article/view/39584 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| _version_ | 1850285332081147904 |
|---|---|
| author | Tiago Ferreira |
| author_facet | Tiago Ferreira |
| author_sort | Tiago Ferreira |
| collection | DOAJ |
| description |
Os campos da engenharia estrutural e sísmica têm um papel crucial na garantia da segurança e resiliência dos nossos ambientes construídos, especialmente à medida que os grandes desafios globais associados às alterações climáticas, ao crescimento populacional e à urbanização se tornam cada vez mais urgentes (Ferreira & Santos, 2024). Nos últimos anos, a integração de ferramentas baseadas em inteligência artificial (IA), aprendizagem automática—machine learning (ML) na terminologia anglo-saxónica—e deep-learning (DL), tem vindo a reformular os paradigmas tradicionais. Estas tecnologias oferecem novas oportunidades para automatizar processos, aumentar a precisão preditiva dos algoritmos e otimizar projetos, abrindo caminho para práticas de engenharia mais eficientes, adaptáveis e sustentáveis.
Apesar do seu potencial transformador, a utilização de modelos de IA nos campos da engenharia estrutural e sísmica encontra-se ainda significativamente abaixo do observado noutras áreas (Tapeh & Naser, 2023; Xie et al., 2020). As metodologias tradicionais de base mecanicista continuam a dominar o campo, e ainda não é clara a forma como as abordagens baseadas em IA irão coexistir com estas metodologias amplamente estabelecidas, particularmente nos contextos educacional e profissional. Algum ceticismo em torno dos modelos e ferramentas baseados em IA, frequentemente vistas como "caixas negras" quando comparadas com métodos experimentais, numéricos e analíticos, tem vindo a atrasar a sua integração. No entanto, a capacidade destas ferramentas para processar grandes volumes de dados, executar tarefas computacionalmente exigentes e adaptar-se a condições em tempo real representa uma oportunidade de inovação inquestionável.
Pretendo, neste editorial, oferecer uma reflexão necessariamente concisa, mas, tanto quanto possível, abrangente, sobre o estado atual e o potencial transformador da IA nos campos da engenharia estrutural e sísmica. Através da análise dos seus impactos na investigação, na educação e na implementação prática, procurarei destacar as oportunidades e os desafios da integração das ferramentas baseadas em IA nestas áreas. Além disso, procurarei enfatizar preocupações prementes, como a importância de fomentar a colaboração interdisciplinar e de refletir sobre a pegada ambiental destas tecnologias—um aspeto que, na minha opinião, não tem recebido a atenção que merece.
|
| format | Article |
| id | doaj-art-2ac2aa76fb3048368b957abd004906e4 |
| institution | OA Journals |
| issn | 0873-3015 1647-662X |
| language | English |
| publishDate | 2025-01-01 |
| publisher | Instituto Politécnico de Viseu |
| record_format | Article |
| series | Millenium |
| spelling | doaj-art-2ac2aa76fb3048368b957abd004906e42025-08-20T01:47:19ZengInstituto Politécnico de ViseuMillenium0873-30151647-662X2025-01-012610.29352/mill0226.39584IA na investigação, educação e prática da engenharia sísmica e estrutural - uma reflexão sobre impactos, desafios e direções futuras Tiago Ferreira0College of Arts, Technology and Environment, University of the West of England (UWE Bristol), Bristol, Reino Unido Os campos da engenharia estrutural e sísmica têm um papel crucial na garantia da segurança e resiliência dos nossos ambientes construídos, especialmente à medida que os grandes desafios globais associados às alterações climáticas, ao crescimento populacional e à urbanização se tornam cada vez mais urgentes (Ferreira & Santos, 2024). Nos últimos anos, a integração de ferramentas baseadas em inteligência artificial (IA), aprendizagem automática—machine learning (ML) na terminologia anglo-saxónica—e deep-learning (DL), tem vindo a reformular os paradigmas tradicionais. Estas tecnologias oferecem novas oportunidades para automatizar processos, aumentar a precisão preditiva dos algoritmos e otimizar projetos, abrindo caminho para práticas de engenharia mais eficientes, adaptáveis e sustentáveis. Apesar do seu potencial transformador, a utilização de modelos de IA nos campos da engenharia estrutural e sísmica encontra-se ainda significativamente abaixo do observado noutras áreas (Tapeh & Naser, 2023; Xie et al., 2020). As metodologias tradicionais de base mecanicista continuam a dominar o campo, e ainda não é clara a forma como as abordagens baseadas em IA irão coexistir com estas metodologias amplamente estabelecidas, particularmente nos contextos educacional e profissional. Algum ceticismo em torno dos modelos e ferramentas baseados em IA, frequentemente vistas como "caixas negras" quando comparadas com métodos experimentais, numéricos e analíticos, tem vindo a atrasar a sua integração. No entanto, a capacidade destas ferramentas para processar grandes volumes de dados, executar tarefas computacionalmente exigentes e adaptar-se a condições em tempo real representa uma oportunidade de inovação inquestionável. Pretendo, neste editorial, oferecer uma reflexão necessariamente concisa, mas, tanto quanto possível, abrangente, sobre o estado atual e o potencial transformador da IA nos campos da engenharia estrutural e sísmica. Através da análise dos seus impactos na investigação, na educação e na implementação prática, procurarei destacar as oportunidades e os desafios da integração das ferramentas baseadas em IA nestas áreas. Além disso, procurarei enfatizar preocupações prementes, como a importância de fomentar a colaboração interdisciplinar e de refletir sobre a pegada ambiental destas tecnologias—um aspeto que, na minha opinião, não tem recebido a atenção que merece. https://revistas.rcaap.pt/millenium/article/view/39584 |
| spellingShingle | Tiago Ferreira IA na investigação, educação e prática da engenharia sísmica e estrutural - uma reflexão sobre impactos, desafios e direções futuras Millenium |
| title | IA na investigação, educação e prática da engenharia sísmica e estrutural - uma reflexão sobre impactos, desafios e direções futuras |
| title_full | IA na investigação, educação e prática da engenharia sísmica e estrutural - uma reflexão sobre impactos, desafios e direções futuras |
| title_fullStr | IA na investigação, educação e prática da engenharia sísmica e estrutural - uma reflexão sobre impactos, desafios e direções futuras |
| title_full_unstemmed | IA na investigação, educação e prática da engenharia sísmica e estrutural - uma reflexão sobre impactos, desafios e direções futuras |
| title_short | IA na investigação, educação e prática da engenharia sísmica e estrutural - uma reflexão sobre impactos, desafios e direções futuras |
| title_sort | ia na investigacao educacao e pratica da engenharia sismica e estrutural uma reflexao sobre impactos desafios e direcoes futuras |
| url | https://revistas.rcaap.pt/millenium/article/view/39584 |
| work_keys_str_mv | AT tiagoferreira ianainvestigacaoeducacaoepraticadaengenhariasismicaeestruturalumareflexaosobreimpactosdesafiosedirecoesfuturas |