Sistema Inteligente Preditivo de Cancelamento de Ruído em Ambientes Industriais Baseado em Modelo de IA

• Processo: 25/12233-7
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de agosto de 2025
• Data de Término da vigência: 31 de julho de 2029
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
• Pesquisador responsável: Hernane Borges de Barros Pereira
• Beneficiário: Raí Faustino Miranda Santos
• Instituição Sede: Faculdade de Tecnologia. Centro Universitário SENAI CIMATEC. Salvador , SP, Brasil
• Empresa: Centro Universitário SENAI CIMATEC. Faculdade de Tecnologia
• Vinculado ao auxílio: 20/09770-7 - Centro de Excelência em Pesquisa Aplicada em Inteligência Artificial para a Indústria, AP.PCPE
• Assunto(s): Indústria 4.0 Inteligência artificial Manutenção preditiva
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Cancelamento Ativo de Ruído | Industria 4 | Inteligência Artificial | Inversão de Onda Sonora | Manutencao preditiva | Saúde e Segurança Ocupacional | 0 | Inteligencia Artificial

Resumo

Este projeto propõe o desenvolvimento de um sistema inteligente de cancelamento seletivo de ruído para ambientes industriais, implementado como firmware em equipamentos ou módulos acopláveis. O objetivo é criar uma solução prática para operação no chão de fábrica, capaz de identificar e cancelar em tempo real apenas os ruídos indesejados das máquinas, mantendo as vozes humanas audíveis. Isso será possível combinando inteligência artificial para análise e classificação dos sinais sonoros e técnicas de inversão de onda gerada por transdutores, que emitem a onda inversa do ruído captado, anulando-o sem prejudicar a comunicação.A motivação decorre de demandas reais do setor, onde ruídos elevados comprometem segurança, produtividade e saúde ocupacional. Dados da NIOSH (1998) e da OSHA (2021) apontam que ruídos acima de 85 dB(A) aumentam riscos de perda auditiva e acidentes. A solução proposta busca eliminar a necessidade de equipamentos de proteção auditiva, como tampões e fones, ao atuar diretamente na fonte de ruído. Além disso, o sistema permitirá monitorar sons específicos de cada máquina, viabilizando estratégias de manutenção preditiva a partir do diagnóstico de falhas acústicas.A metodologia do projeto compreende revisão de literatura e patentes em ANC e IA, engenharia de features acústicas relevantes, criação de um dataset com ruídos industriais e vozes para treinar os modelos de IA, e a implementação do firmware com testes em ambientes simulados e reais. O resultado esperado é um sistema robusto, integrado e com impacto direto na segurança, conforto e eficiência em ambientes fabris, abrindo oportunidades para parcerias com fabricantes de equipamentos e empresas que buscam inovação e conformidade com normas de saúde ocupacional.Palavras-chave: Inteligência Artificial; Cancelamento Ativo de Ruído; Firmware Industrial; Ambientes Industriais; Manutenção Preditiva. (AU)