Rumo cria tecnologia inédita em IA para ter trilhos inteligentes

Trilhos inteligentes que detectam problemas antecipadamente e, assim, previnem acidentes. A Rumo, operadora de ferrovias do Brasil, implementou a segunda fase do projeto de detecção de trilhos quebrados (DTQ), unindo ao já existente dispositivo eletrônico encarregado de detectar a quebra do trilho um sistema de inteligência artificial capaz de aumentar de 95% para 98% os níveis de assertividade de identificação de problemas na via.

O trilho é um metal, um material condutor, cujas características são conhecidas. Quando ocorre alguma fratura, que é um defeito, há um aumento de resistência na passagem da corrente elétrica e se detecta o problema. No entanto, existem situações nas quais está detecção não está tão clara e não são apontadas no DTQ, como nos casos de uma fratura muito pequena. É aí que entra a inteligência artificial.

“É possível observar, em série temporal, padrões gráficos que podem indicar fraturas, mesmo que as regras do DTQ não indiquem. A IA entra para complementar DTQ, pegar o que ele não pega. Hoje, quando a gente fala de fratura, o DTQ pega 95% delas. Estamos trabalhando para IA atuar nos 5% que o DTQ não atua”, explicou Caroline Martins Masso, coordenadora de pesquisa e desenvolvimento (P&D) e dados da Rumo, que opera 12 terminais de transbordo, seis terminais portuários e administra cerca de 14 mil quilômetros de vias férreas nos estados de Paraná, Santa Catarina, Rio Grande do Sul, São Paulo, Mato Grosso do Sul, Mato Grosso, Minas Gerais, Goiás e Tocantins.

O projeto DTQ foi desenvolvido pela área de pesquisa e desenvolvimento (P&D) da Rumo, tendo a primeira fase iniciada em 2018, e representa, segundo a própria empresa, uma tecnologia inédita no Brasil. Em sua primeira fase, a iniciativa consistiu na instalação de um aparelho em diversos pontos da malha ferroviária e, com ou sem trem na via, as condições dos trilhos eram repassadas ao centro de monitoramento de redes (NOC). Quando era identificada uma anomalia, os maquinistas de todos os trens eram informados em tempo real, eliminando o risco de descarrilamento.

A base de ativos da Rumo é formada por 1.400 locomotivas e 35 mil vagões. Com a implementação de recursos de inteligência artificial, a empresa otimizou a detecção de trilhos quebrados. Nos meses de agosto e setembro de 2022, sem a IA, teriam sido detectados 96 trilhos quebrados. Com a adição do modelo, houve uma detecção adicional de seis fraturas, totalizando 102 casos e representando um ganho de 6,25% de precisão, segundo a Rumo. 

Outro benefício do sistema é a redução de alarmes falsos para trilhos quebrados, uma vez que a integração do sistema reduziu as notificações que causavam a parada do trem ou a necessidade de restrição de velocidade. A Rumo apontou que, nos testes foram identificados 14 casos de alarmes falsos que demandariam vistorias da equipe de manutenção de via. Com o novo modelo, houve aumento da eficiência da operação e redução em 50% do índice de casos do gênero.

Panorama e futuro

O desenvolvimento de IA na Rumo não está apenas no projeto DTQ. Caroline Martins Masso contou que, quando começou a trabalhar na companhia, em 2018, já existiam projetos envolvendo IA, como treinamento de visão computacional com desenvolvimento interno. “A gente treinava imagens, tinha parte de otimizadores que a gente fazia também dentro do time e alguns projetos iam para prova de conceito. Alguns vieram mais tarde, em 2020, como, por exemplo, o de detecção e identificação do número de vagões usando IA e de obstrução de trilhos”, relatou.

Já outros projetos ficaram no estágio de prova de conceito. “A gente percebe que a IA traz bastante benefício. A gente precisa de bastante dados para treinar a IA no nível de predição, identificar um modelo para fazer predição”, disse. “A nossa visão é que, quando se trabalha com dados, predição e padrões, há oportunidade de aplicar IA para ter maior ganho. É isso que a gente tem de aplicar para melhorar a parte de manutenção, projeto e desenvolvimento”, completou.

Atualmente, 60% da malha é monitorada com o DTQ que conta com cobertura GSM e consegue enviar os dados. Os outros 40% recebem um especialista que vai localmente para fazer a coleta de dados do DTQ, pois é parte da malha localizada em área sem  cobertura GSM. “Temos um hardware que desenvolvemos com IA para ser embarcada e adaptamos o firmware do hardware para fazer a conversa em campo. O grande ganho é que aumenta a sensibilidade nos pontos que não tem cobertura”, disse Caroline Martins Masso. 

Inteligência artificial aplicada à ferrovia não se limita à parte de dados. Existe uma grande oportunidade no campo e em projetos de prevenção de acidentes, alguns, inclusive, já usam IA hoje. “Temos muitos projetos com medições de campo; recebemos muito dado. “Pretendemos atuar imputando modelos de tecnologia para melhorar e sermos mais assertivos em todas as partes de leituras e de otimização, pensando em dados de sensores tanto de campo como de manutenção”, detalhou a coordenadora.