Victor Higino Meneguitte Alves, Alexandre Abrahão Cury, Raphael Fortes Infante Gomes

Aprendizado de Máquina Quântica para Monitoramento Estrutural

Introduction

Aprendizado de máquina quântica para monitoramento estrutural. Monitore a integridade estrutural com Aprendizado de Máquina Quântica (QML) não supervisionado. Detecte, localize e quantifique anomalias estruturais. Base para engenharia civil quântica.

Abstract

Este artigo propõe um método inovador para o monitoramento de integridade estrutural (SHM, do inglês Structural Health Monitoring) utilizando aprendizado de máquina quântico (QML, do inglês Quantum Machine Learning) não supervisionado. O processo sugerido envolve a obtenção de dados brutos de aceleração, a extração de características desses dados e a sua inserção em estados quânticos para que um classificador quântico possa analisá-los. Anormalidades estruturais potenciais são detectadas avaliando-se uma função de pontuação de anomalia que é obtida através do treinamento do modelo com situações conhecidas como intactas e identificando variações em relação aos comportamentos típicos. Implementações experimentais em uma estrutura de laboratório de dois andares confirmam o modelo proposto, mostrando resultados promissores na identificação, localização e quantificação de anomalias. Este trabalho estabelece as bases para investigações futuras na interseção da computação quântica e da engenharia civil, através de experimentos, análises e discussões pertinentes, expandindo os limites da pesquisa em SHM.

Review

O artigo "Aprendizado de Máquina Quântica para Monitoramento Estrutural" apresenta uma abordagem altamente inovadora para o Monitoramento de Integridade Estrutural (SHM), integrando Aprendizado de Máquina Quântico (QML) não supervisionado. Esta pesquisa propõe uma metodologia de ponta que envolve a transformação de dados brutos de aceleração em estados quânticos para posterior análise por um classificador quântico, visando a detecção eficaz de anomalias estruturais. A fusão da computação quântica com a engenharia civil representa um avanço significativo, oferecendo um potencial para mecanismos de detecção de danos mais sensíveis e robustos do que as técnicas tradicionais. Uma das principais forças deste trabalho reside na clareza e na lógica da metodologia proposta: a extração de características de dados de aceleração, sua codificação em estados quânticos e o uso de um classificador quântico para gerar uma função de pontuação de anomalia. O caráter não supervisionado do modelo QML é particularmente vantajoso, pois o treinamento requer apenas dados de comportamentos estruturais conhecidos como intactos, eliminando a necessidade, muitas vezes impraticável, de conjuntos de dados extensos de estruturas danificadas. A validação experimental em uma estrutura de laboratório de dois andares é um ponto crucial, demonstrando a aplicabilidade prática do modelo, com resultados promissores relatados na identificação, localização e quantificação de anomalias. Este trabalho estabelece com sucesso as bases para investigações futuras na intersecção da computação quântica e da engenharia civil, expandindo significativamente os limites da pesquisa em SHM. Embora o campo do QML ainda seja incipiente e as implementações práticas frequentemente enfrentem desafios relacionados à disponibilidade de hardware quântico e à escalabilidade, este artigo fornece uma prova de conceito convincente para a sua utilidade em SHM. Ele abre inúmeras avenidas para futuras pesquisas, incluindo a otimização da codificação de características quânticas e a exploração de diferentes algoritmos quânticos para cenários mais complexos. Em suma, esta contribuição representa um passo fundamental e promissor para o futuro da avaliação da integridade estrutural.

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