Projeto SIAP

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Designação do Projeto | Sistema de Inteligência Artificial para a Salvaguarda do Património
Código do Projeto | POCI-05-5762-FSE-000234
Objetivo Principal | A fruição do património edificado pelos cidadãos, em segurança, é missão fundamental da tutela da Cultura; a sua preservação física representa uma das tarefas tecnicamente mais desafiantes. Atualmente, as anomalias desses edifícios são detetadas por observação direta, a posteriori, com os riscos que daí advêm. Pretende-se implementar a monitorização com auxílio da análise de dados obtidos por várias fontes, antecipando a necessidade de intervir.

Região de Intervenção | NUT II Norte
Entidade Beneficiária | Direção Regional de Cultura do Norte

Data de Aprovação | 17.09.2019
Data de Início | 01.11.2019
Data de Conclusão |
Custo Total Elegível | 300 000,00 €

Apoio Financeiro da União Europeia | 255 000,00 €

Apoio Financeiro Público Nacional/Regional | 45 000,00 €

Objetivos, atividades e resultados esperados/atingidos
A fruição do património edificado por parte dos cidadãos em condições de segurança é uma das principais missões da DRCN; a sua preservação física representa uma das mais desafiantes tarefas colocadas aos respetivos serviços. A implacável ação do tempo sobre as estruturas edificadas que compõem estes monumentos e a dificuldade de compreensão dos mecanismos que dão origem a alguns processos de danos/ruína impossibilitam respostas eficazes e cabais aos problemas estruturais que se verificam frequentemente nos monumentos. Frequentemente tratam-se os sintomas sem se compreenderem as causas. As ações de intervenção levadas a cabo para a preservação estrutural de monumentos são na grande maioria dos casos postas em prática após a identificação de evidências físicas nos edifícios (perda de material, fissuração, ruína, …). O sistema proposto, baseado na aplicação de técnicas de Machine Learning a dados provenientes de várias fontes (laser scanning, SAR por satélite, etc.), permitirá correlacionar alterações morfológicas a várias escalas (arquitetónica, urbana e regional) no passado recente com as evidências de danos e/ou alterações físicas detetadas nas estruturas patrimoniais durante o mesmo período, tendo em vista a identificação de padrões de relação causa-efeito. Este conhecimento, aplicado a dados a recolher periodicamente no futuro, permitirá detetar precocemente riscos para os edifícios e para a segurança dos seus utilizadores.

Os objetivos deverão ser alcançados através de:

  • Uso de técnicas MT-InSAR (satélite) que podem ser utilizadas para identificar e monitorizar alterações de comportamento num número elevado de pontos (PS), pertencentes a estruturas.
    As imagens SAR podem cobrir toda uma área metropolitana, permitindo a monitorização de quaisquer estruturas existentes, independentemente das condições atmosféricas;
    A monitorização remota pode ser usada para identificar estruturas com problemas, permitindo hierarquizar as intervenções in situ.
    A monitorização de frequência semanal, possível com os satélites de nova geração (TerraSAR-X, COSMO-SkyMed, Sentinel-1) veio permitir melhoramentos consideráveis na integridade, continuidade e disponibilidade dos serviços de monitorização de estruturas.
  • Durante a execução do projeto serão realizadas diversas campanhas de recolha de dados LiDAR (Light Detection And Ranging), em momentos temporais distintos, que permitirão avaliar deformações nos elementos construtivos, complementando desta forma quer a informação obtida por satélite quer a resultante da instrumentação a aplicar nos locais que apresentem evidências de deformações diferenciais (e.g. fissuração). As anomalias que se venham a verificar alimentarão o ciclo de aprendizagem de IA e serão dessa forma correlacionadas com as restantes fontes de informação.
  • Durante a execução do projeto os dados provenientes das diversas campanhas de recolha de dados LiDAR, em momentos temporais distintos, irão ser cruzados com dados provenientes de SAR por satélite, obtidos ao longo de um elevado período de tempo, dados externos (como por exemplo de sismologia) e dados provenientes de especialistas e arquivos contendo informação dos problemas encontrados nas inspeções de cada edifício (como por exemplo deformações/fissuração e das intervenções realizadas em cada ponto de cada edifício.

Este projeto desenvolve-se em paralelo com a Medida Simplex #113_ Diz IA ao Património Cultural, junto do Ministério da Cultura.