Objetivos

O projeto STRUCTURE – Predictive Maintenance and Inspection of Transportation Infrastructure via Multi-Modal Sensing AI pretende desenvolver soluções inovadoras para a manutenção preditiva de infraestruturas ferroviárias, recorrendo à Inteligência Artificial, sensores inteligentes e modelos digitais (Digital Twin). O objetivo é aumentar a segurança, a fiabilidade e a eficiência operacional dos sistemas ferroviários, permitindo a deteção precoce de anomalias, a otimização das intervenções de manutenção e a redução dos custos associados ao ciclo de vida dos ativos.

Atividades

No âmbito da componente nacional, o projeto contempla o desenvolvimento de algoritmos de Inteligência Artificial para deteção e previsão de falhas, a instrumentação de carruagens ferroviárias com sensores de vibração para recolha de dados em ambiente real e a criação de modelos híbridos que combinam conhecimento físico e análise baseada em dados. Estes desenvolvimentos serão integrados num sistema de apoio à decisão para manutenção preditiva, incluindo dashboards e ferramentas de monitorização, sendo posteriormente demonstrados e validados em contexto operacional. O CCF assegura o enquadramento técnico e regulamentar das soluções, promove a sua demonstração e disseminação e reforça a ligação entre o projeto e o ecossistema ferroviário nacional.

Resultados Esperados

Espera-se que o projeto contribua para a transição de estratégias de manutenção reativa para manutenção preditiva, aumentando a disponibilidade e a fiabilidade dos sistemas ferroviários e prolongando a vida útil dos ativos. Os resultados incluem o desenvolvimento de plataformas inteligentes de monitorização, algoritmos avançados de deteção e previsão de falhas, modelos digitais dos ativos ferroviários e novas ferramentas de apoio à decisão. O projeto pretende ainda reforçar a competitividade do setor ferroviário português, promovendo a transferência de tecnologia para a indústria e posicionando Portugal como uma referência europeia na aplicação da Inteligência Artificial à manutenção ferroviária.