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SMART BUDGET – APLICAÇÃO DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PARA GERAÇÃO DE ORÇAMENTOS ELÉTRICOS

Resumo do projeto

O presente projeto é o desenvolvimento de um software que seja capaz de realizar a leitura e a geração de dados pertencentes à orçamentação elétrica. A finalidade da pesquisa consiste em otimizar o processo manual de um orçamento feito pelos métodos tradicionais, o qual, por sua natureza, é um processo complexo e sujeito a erros, exigindo grande expertise e tempo dos profissionais envolvidos, estes erros podem ocasionar em prejuízos tanto para a empresa contratada quanto para o cliente que a contratou. Esta é uma pesquisa teórica e aplicada que servirá para solucionar problemas e dificuldades dentro da área elétrica. O desenvolvimento deste software irá realizar uma geração automatizada de orçamentos que contribuirá para a otimização de tempo, permitindo que os profissionais apresentem orçamentos precisos aos clientes em um prazo mais curto. A pesquisa tem como objetivos estudar e identificar uma maneira de realizar a análise de dados sobre uma planta elétrica, desenvolver um software apoiado por IA, realizar testes de validação do funcionamento e estipular quantidade e média de custos de materiais através da leitura da simbologia elétrica das plantas. O grupo busca realizar pesquisas com profissionais da área para entender e aprofundar os conhecimentos dentro dela. Através de pesquisas de campo na Universidade do Vale dos Sinos (UNISINOS), nós buscamos desenvolver nosso objetivo de desenvolver um programa de software que seja capaz de realizar leituras e fornecimento de dados a partir de plantas elétricas de baixa tensão. Para o desenvolvimento do software já feito pelo grupo, nós utilizamos a ferramenta Roboflow, que é uma plataforma online que permite que desenvolvedores criem seus próprios aplicativos de visão computacional. Ele fornece várias ferramentas necessárias para converter imagens em um modelo de visão computacional com treinamento personalizado para uso em aplicativos. Juntamente do Roboflow, fizemos uso do algoritmo YOLOv8 instalado dentro do editor de código Visual Studio Code, o VSCode, o editor possui suporte à sintaxe de diversas linguagens como Python, linguagem utilizada pelo grupo no desenvolvimento do software, foi anunciado como open source, tendo código disponibilizado no GitHub, o que permite à comunidade técnica contribuir com seu desenvolvimento e facilitando a criação de extensões e novas funcionalidades. Nós selecionamos 100 imagens de cada símbolo elétrico trabalhado nessa etapa inicial (pontos de iluminação, tomadas e interruptores), totalizando 300 imagens de símbolos elétricos, tendo suas classes definidas como (0, 1, 2 respectivamente). 80% dessas imagens serviram de treinamento para o modelo de máquina, 20% foram utilizadas na etapa de validação. Juntamente das imagens dessas simbologias, nós as definimos em classes junto de duas coordenadas (x, y, altura e largura). O teste realizado pelo grupo foi um sucesso. O software funciona perfeitamente e consegue realizar a identificação dos símbolos treinados e também quantificar cada um deles. O software leva, em média, cerca de 8 segundos para identificar todos os símbolos de um cômodo de uma planta elétrica, já fornecendo também a quantidade de cada um deles. Palavras-chave: orçamento elétrico, aprendizado de máquina, inteligência artificial, projeto elétrico.

Alunos

Nicoly Alves Graebin
Maria Luiza Hahn Di Pietro
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Orientadores

Marco Aurélio Weschenfelder

Instituição

Fundação Escola Técnica Liberato Salzano Vieira da Cunha
Novo Hamburgo /
  Novo Hamburgo –  
  RS –
  Brasil

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