Não em todo lugar — apenas onde importa

Inteligência artificial na segurança de elevadores/escadas rolantes

Por Lakshmanan Raja

A inteligência artificial (IA) tornou-se um termo muito usado nos últimos anos. No entanto, a aplicação de IA é realmente necessária para todos os sistemas de controle? A resposta é não. Quando um sistema possui condições claras, previsíveis e baseadas em regras, a IA não é imprescindível. Muitas tarefas críticas para a segurança podem ser executadas de forma eficaz utilizando lógica simples e predefinida ou um dispositivo determinístico pré-programado, em vez de depender de um sistema de IA com capacidade de autoaprendizagem.

Exemplo: Monitoramento do status do intertravamento da porta do andar. Trata-se de um interruptor definitivo com dois estados possíveis, cujos resultados são: Travado – a cabine do elevador pode se mover; destravado – a cabine do elevador não pode se mover.

Tarefas que envolvem a análise do comportamento humano ou a previsão de falhas de componentes podem se beneficiar muito das capacidades da IA, especialmente no que diz respeito ao processamento de dados complexos e dinâmicos em situações em tempo real. Neste artigo, exploraremos alguns dos controles de elevadores e escadas rolantes que já utilizam IA, bem como oportunidades potenciais em que a IA poderia fornecer assistência valiosa.

Vamos começar definindo IA. Ela se refere simplesmente a fazer com que máquinas pensem e ajam como humanos. Agora, o que é inteligência humana?

Multi-Inteligência

Os seres humanos possuem múltiplos tipos de inteligência, conforme descrito por Howard Gardner, um psicólogo do desenvolvimento americano. A composição dessas inteligências varia de pessoa para pessoa. Alguns indivíduos podem se destacar na música, enquanto outros podem ser habilidosos no raciocínio lógico ou na linguagem.

Existem ferramentas de IA disponíveis que se concentram em cada tipo de inteligência, e listei algumas delas na Figura 1. Embora existam oito tipos de inteligência, todos envolvem alguma forma de processamento cognitivo. Mas o que exatamente é processamento cognitivo?

O processamento cognitivo refere-se ao funcionamento interno da mente, enquanto a inteligência representa o desempenho geral. A vida humana é essencialmente uma jornada de aprendizado, e por isso utilizei a taxonomia de Bloom. estrutura juntamente com algumas habilidades adicionais para modelar nosso sistema de inteligência na Figura 2.

Taxonomia de Bloom

Quando enfrentamos desafios ou nos deparamos com novos ambientes, primeiro observamos o que nos rodeia usando os nossos sentidos. Depois, recordamos experiências passadas em situações semelhantes. Se tivermos o conhecimento relevante, compreendemo-lo e aplicamos esse conhecimento para alcançar o resultado desejado. Nos casos em que confrontamo-nos com situações totalmente novas, para as quais não temos experiência prévia, recorremos às experiências ou informações mais relacionadas armazenadas na nossa memória para compreender a situação e aplicar esse conhecimento aos nossos objetivos. Se o resultado não for satisfatório, podemos recorrer à nossa segunda experiência mais relacionada ou ajustar alguns dos parâmetros da nossa ação para ver que resultados obtemos. Em situações mais complexas, muitas vezes comunicamos com amigos ou mentores para obter aconselhamento especializado.

Analisamos e avaliamos todos os resultados obtidos, desenvolvendo nossas próprias regras com base nos melhores resultados. Essas regras e experiências recém-estabelecidas são então armazenadas em nossa memória para referência futura. A ética deve ser um princípio orientador ao longo de todo esse processo. Isso descreve como ocorre nossa aprendizagem. Agora, vamos aplicar a mesma estrutura para explorar um sistema de IA.

Sistema de IA

Em um sistema de IA, Conforme ilustrado na Figura 3, os sentidos humanos são substituídos por sensores artificiais, e memórias criadas pelo homem são utilizadas para armazenar dados coletados por esses sensores, bem como informações de experiências passadas. Os processos cognitivos são executados continuamente por meio de algoritmos de aprendizado de máquina em processadores potentes que analisam os dados dos sensores, juntamente com o conhecimento de regras previamente estabelecidas.

As soluções ideais para novos desafios são determinadas de forma semelhante ao raciocínio humano, e as ações são executadas por atuadores. Quando necessário, múltiplos sistemas de IA de diferentes localizações geográficas podem colaborar para identificar rapidamente as melhores soluções. É importante ressaltar que as diretrizes éticas devem ser reforçadas durante a fase de aprendizado de máquina e revisadas periodicamente para solucionar quaisquer discrepâncias que possam surgir.

O que contribuiu para o recente crescimento da tecnologia de IA?

Vários fatores-chave estão impulsionando esse crescimento:

• Reduções significativas nos custos de dispositivos de detecção e memória.
• Avanços nas técnicas de processamento de voz e imagem, bem como na comunicação de dados.
• Um aumento exponencial na velocidade de processamento do computador.
• A ascensão do big data, da computação em nuvem e do aprendizado de máquina.

Em resumo, os dois fatores mais importantes que impulsionam o uso de sistemas de IA são a abundância de big data gerados por inúmeros sensores e a complexidade dos padrões de dados que exigem análise.

Aplicação de IA em elevadores e escadas rolantes

Soluções existentes

1) Sistema de análise de tráfego, monitoramento remoto e diagnóstico

A aplicação inicial de IA em sistemas de elevadores concentra-se principalmente na otimização do fluxo de tráfego entre grandes grupos de elevadores (ver Figura 4). Considerando os inúmeros fatores que precisam ser monitorados e a imprevisibilidade do comportamento humano, o emprego de técnicas de IA, como algoritmos genéticos, lógica fuzzy e redes neurais, pode gerar soluções aprimoradas. A eficácia desses sistemas é geralmente medida por sua capacidade de lidar com o tráfego e os tempos de espera, que são métricas de desempenho padrão na indústria de elevadores.

Soluções de monitoramento e diagnóstico remoto estão ganhando força à medida que o setor enfrenta escassez de mão de obra. Com o advento da IA, o monitoramento de condição em componentes de elevadores e escadas rolantes tornou-se mais eficaz e simples. O monitoramento e diagnóstico remotos precisam lidar com grandes volumes de dados reais coletados de diversos sensores, onde as técnicas de IA desempenham um papel fundamental (ver Figura 5).

2) Segurança do usuário — Serviço de chamada de emergência para elevadores baseado em IA supera barreiras linguísticas

Ficar preso em um elevador em um país estrangeiro pode ser uma experiência angustiante, principalmente se você tiver dificuldade para entender o idioma local ao pressionar o botão de emergência. Felizmente, um serviço multilíngue de chamada de emergência para elevadores foi criado para solucionar esse problema. Este serviço utiliza um chatbot de voz com inteligência artificial capaz de traduzir conversas em tempo real, facilitando assim a comunicação eficaz entre a pessoa presa no elevador e a central de emergência. Esta solução inovadora não só aumenta a segurança, como também proporciona aos utilizadores em ambientes desconhecidos a tranquilidade tão necessária.

3) Segurança do usuário — Detecção de quedas e comportamentos inseguros por meio de análise de vídeo.

Isso pode acontecer com qualquer um. Você está atrasado e correndo pelo aeroporto, desesperado para não perder o voo. Você faz o que sabe que não deveria: em vez de pegar o elevador, sobe correndo a escada rolante, arrastando sua bagagem enorme. De repente, sua mala gigante fica presa entre os degraus e você cai. Em alguns casos, essa queda pode causar um efeito dominó, ferindo outras pessoas próximas.

A maioria dos edifícios públicos possui câmeras focadas nas escadas rolantes e uma sala de controle equipada com painéis de supervisão e múltiplos monitores que exibem o status operacional desses sistemas. No entanto, com um número limitado de funcionários monitorando as escadas rolantes, se ocorrer um acidente, leva tempo para que eles cheguem ao local e parem a escada rolante. Em alguns casos, a escada rolante pode ser parada por pessoas que estão no local antes que a equipe do prédio chegue.

A implementação de análises de vídeo em tempo real usando um sistema de IA para monitorar escadas rolantes pode permitir respostas mais rápidas, reduzindo potencialmente a gravidade dos acidentes.

Soluções possíveis

1) Segurança do usuário - Evitar um tempo de espera maior para pessoas com cadeira de rodas/carrinho de bebê.

É comum observarmos, em centros comerciais lotados, que pessoas em cadeiras de rodas ou mães com carrinhos de bebê enfrentam dificuldades para acessar elevadores que atendam às suas necessidades de espaço, já que todos os elevadores que param em seus respectivos andares podem estar lotados e não comportar cadeiras de rodas ou carrinhos de bebê.

Uma possível solução envolveria o uso de monitoramento e análise de vídeo por câmeras localizadas no hall do elevador e dentro da cabine. Esse sistema identificaria as pessoas que necessitam de mais espaço e alocaria as cabines adequadas às suas necessidades no andar correspondente. Além disso, ajustar o tempo de permanência da porta durante o embarque e desembarque dos passageiros poderia contribuir para melhorar a experiência dessas pessoas (ver Figura 8).

2) Segurança do usuário — Evitar situações perigosas em que a guia do cachorro fique presa entre as portas do elevador.

Hoje, podemos observar que o uso de celulares distrai as pessoas e pode causar acidentes em elevadores. Uma preocupação específica surge quando os passageiros estão acompanhados de seus cães. Se os donos não forem cuidadosos, as coleiras dos animais podem ficar presas nas portas do elevador, o que pode resultar em acidentes graves, causando ferimentos sérios ou até mesmo a morte tanto do cão quanto do dono. Como as cortinas de luz dos elevadores têm pontos cegos, nem sempre detectam uma coleira fina. No entanto, com a ajuda da análise de vídeo com inteligência artificial, podemos prevenir esses incidentes:

• Acionar anúncios de voz com mensagens de segurança relevantes sempre que um passageiro com um cão for detectado.
• Analisar as imagens de vídeo e parar o elevador, acionar o alarme de emergência e ativar o dispositivo de comunicação de emergência no momento em que um incidente está prestes a ocorrer.

O mesmo tipo de análise de vídeo pode prevenir comportamentos inseguros por parte de passageiros presos quando a pessoa tenta forçar a abertura das portas da cabine do elevador (ver Figura 9).

3) Segurança dos trabalhadores – Acesso e saída da parte superior do poço/vagão

O acesso e a saída do topo da cabine do elevador e dos poços de elevador estão entre as tarefas mais críticas para a segurança realizadas pelos trabalhadores durante inspeções, manutenções, reparos e modernizações. A maioria das empresas de elevadores estabeleceu procedimentos padrão para garantir a segurança de seus funcionários. No entanto, devido à pressão do trabalho ou ao excesso de confiança, os trabalhadores podem ocasionalmente negligenciar certas etapas, o que pode levar a acidentes graves.

Para garantir a conformidade com esses procedimentos, um sistema especialista com inteligência artificial pode monitorar as atividades dos profissionais de elevadores durante essas tarefas críticas usando câmeras de vídeo ou óculos inteligentes. Esse sistema pode emitir alertas por meio de alarmes visuais ou sonoros caso seja detectada qualquer não conformidade. Os dados coletados podem ser usados ​​para iniciar treinamentos e orientações adicionais, ajudando a identificar as causas principais da não conformidade e, em última análise, aprimorando a cultura de segurança geral (ver Figura 10).

4) Segurança do trabalhador e do usuário – Mentor eletrônico para profissionais de manutenção/inspeção

Um sistema de IA pode servir como um mentor eletrônico para profissionais de manutenção e inspeção de elevadores, aumentando a segurança tanto dos trabalhadores quanto dos passageiros. Esses sistemas integram informações como imagens de componentes, comandos de voz e controles por gestos através de dispositivos vestíveis, como óculos inteligentes de realidade aumentada (RA). Essa tecnologia permite que os trabalhadores recebam assistência passo a passo, mantendo as mãos livres para executar tarefas mecânicas. O sistema especialista de IA orienta com os procedimentos de ajuste necessários, os requisitos regulamentares relacionados ao componente específico e o acesso a dados históricos de acidentes decorrentes de falhas desse componente. Essas informações ajudam a evitar a recorrência de erros (ver Figura 11).

Por exemplo, quando o pessoal de manutenção ou inspeção realiza verificações regulares nos freios dos elevadores usando óculos inteligentes, os óculos podem identificar o componente como um freio. Eles podem então se comunicar com o sistema especialista de IA para obter os requisitos regulamentares ou diretrizes de manutenção relevantes usando comandos de voz ou gestos. Além disso, o sistema pode destacar estatísticas de acidentes relacionados àquele tipo específico de freio e enfatizar a importância de sua manutenção ou inspeção. A base de conhecimento do sistema especialista é continuamente atualizada por especialistas do setor de elevadores de todo o mundo, garantindo que as orientações fornecidas sejam precisas e estejam alinhadas com os padrões de segurança mais recentes. Com suporte em tempo real, aprendizado contínuo e execução de tarefas aprimorada, os sistemas de manutenção com IA reduzem erros humanos, melhoram a conformidade e aumentam significativamente a segurança geral dos elevadores, tanto para os trabalhadores quanto para os usuários.

Conclusão

Como mencionado, a IA não é necessária quando existem condições definitivas, previsíveis e baseadas em regras que exigem um comportamento consistente do sistema sob a mesma entrada. No entanto, os sistemas de IA podem ser benéficos em situações onde há uma grande quantidade de dados gerados por inúmeros sensores na manutenção preditiva e na complexidade dos padrões de dados, como na análise do comportamento humano. Para alcançar soluções ótimas, os sistemas de controle podem adotar uma abordagem híbrida que combine os pontos fortes dos métodos tradicionais e da IA. Isso inclui o uso de métodos tradicionais.

Este artigo discute diversas soluções baseadas em IA, tanto existentes quanto potenciais, para melhorar a segurança de usuários de elevadores e escadas rolantes. Para mais informações, consulte as referências fornecidas.

Referências

[1] Teoria das Inteligências Múltiplas — pz.harvard.edu/resources/ a-teoria-das-inteligências-múltiplas

[2] Heller, RF (2022). Um novo bloom – adicionando “colaborar” à taxonomia de Bloom. Journal of Learning Development in Higher Education, Edição 24. doi.org/10.47408/jldhe.vi24.906

[3] Processo de IA — electronicsforu.com/technology-trends/tech-focus/ ai-ml-shifting-focus-back-hardware

[4] Ponte do Elevador Mitsubishi M: mitsubishielevator.com/products/ms-bridge

[5] Monitoramento e diagnóstico remoto para elevadores em Singapura —bca.gov.sg/regulatory-info/lifts-escalators/remote-monitoring-diagnosticsfor-lifts-in-singapore

[6] BOSCH - Serviço de chamada de emergência multilíngue para elevadores — bosch-elevatorcloud.com/en/multilingual-elevator-emergencyservice/

[7] Viagens mais seguras com a solução de vídeo com IA da KONE — kone.com/en/news-and-insights/stories/how-ai-makes-escalators-safer-withvideo-monitoring.aspx

[8] OSHA implementa óculos inteligentes de RA Vuzix M400 — xrtoday.com/realidade-aumentada/osha-deploys-vuzix-m400-ar-smart-glasses/