ESTUDO DA UTILIZAÇÃO DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PARA VERIFICAÇÃO DE PROJETOS ELÉTRICOS

Resumo

O objetivo desta pesquisa consiste em investigar a integração de agentes de Inteligência Artificial (IA) e redes neurais para a verificação automática de diagramas elétricos, visando garantir a integridade técnica e a segurança operacional em ambientes industriais complexos . A metodologia baseia-se em uma revisão bibliográfica narrativa de obras clássicas e artigos recentes, com foco em Redes Neurais Convolucionais (CNN) para o reconhecimento de símbolos e em Reconhecimento Óptico de Caracteres (OCR) para a interpretação semântica de etiquetas. Os resultados evidenciam que tecnologias como o framework SINA e a arquitetura Mask R-CNN permitem a automação de processos de verificação (checklists), detectando precocemente falhas críticas como componentes desconectados e erros na fiação ou na numeração de
tags, com precisões de 96,47% e 94% na análise de esquemas. O uso de OCR atinge até 99,6% de eficácia na extração de labels, assegurando a rastreabilidade e a correta identificação técnica dos componentes. Conclui-se que a aplicação de IA na engenharia elétrica otimiza a produtividade e reduz custos operacionais, consolidando-se como uma ferramenta estratégica indispensável para a tomada de decisões seguras e rentáveis na indústria