Um canteiro de obras é um lugar perigoso para se trabalhar, com uma taxa de acidentes fatais cinco vezes maior que a de qualquer outra indústria. Por isso, algumas grandes empresas do setor estão testando tecnologias capazes de prever quando um acidente acontecerá, uma ferramenta que, além de salvar vidas, economizaria muito dinheiro.
A gigante da construção Suffolk, com sede em Boston (EUA), desenvolve este sistema há um ano em colaboração com a SmartVid, uma empresa de visão artificial. No início deste ano, a empresa convenceu vários de seus concorrentes a se unirem a um consórcio que compartilharia dados para melhorar a tecnologia. O diretor de dados e vice-presidente executivo da Suffolk, Jit Kee Chin, falou sobre esse projeto e essa colaboração na conferência EmTech Next, recentemente organizada pelo MIT Technology Review.
O sistema usa um algoritmo de aprendizado profundo treinado com imagens de locais de construção e registros de acidentes. Em seguida, ele é ativado para monitorar um novo local de construção e alertar sobre situações que podem causar um acidente, como quando um trabalhador não usa luvas ou trabalha muito próximo a um maquinário perigoso. No palco da EmTech, Chin disse: “A segurança é um grande problema para o setor de construção. A maneira padrão de administrá-lo hoje é tentar mudar comportamentos. “
O projeto demonstra o potencial da visão artificial que graças à inteligência artificial (IA) controla e prevê atividades no local de trabalho. Isso é especialmente importante para o setor de construção, que sofre com baixa produtividade e excesso de custos. Na verdade, o mundo da construção adotou visão artificial, aprendizado de máquina e outras tecnologias avançadas com relativa rapidez.
Em março deste ano, a Suffolk e a SmartVid criaram o Strategic Predictive Analysis Council para que as empresas contribuíssem com dados para melhorar ainda mais o desempenho do sistema. Faz sentido para Chin que seus concorrentes desistam de suas informações, já que muitas empresas não teriam dados suficientes. Algoritmos de aprendizado profundo geralmente precisam de grandes quantidades de dados para melhorar seus modelos. Melhorar a segurança também é um incentivo. O funcionário disse: “A segurança foi um bom ponto de partida. A maioria das empresas não tem isso em casa “.
Mas, embora o projeto tenha sido projetado principalmente para melhorar a segurança do trabalhador, também é outro exemplo de uma tendência muito mais ampla: o uso de inteligência artificial para monitorar, quantificar e otimizar a vida profissional. Cada vez mais, as empresas estão encontrando maneiras de controlar o trabalho que seus funcionários fazem e usam algoritmos para otimizar seu desempenho.
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