O Fluxo de Trabalho Ideal
Pela minha experiência como engenheiro estrutural, a maioria das soluções de software não suporta completamente o meu fluxo de trabalho (ou o da minha empresa). Na maior parte das vezes, o software trata de 90-95% do trabalho, deixando 5-10% do fluxo de trabalho para o utilizador. Isto acontece porque uma pequena percentagem do fluxo de trabalho é geralmente específica de uma região/país e não é aplicada mundialmente. Embora pareça uma pequena percentagem, essa parte do fluxo de trabalho é, na maioria das vezes, repetitiva e maçadora. Acredito que a maioria dos engenheiros estruturais ou empresas de consultoria têm uma experiência semelhante: um fluxo de trabalho ideal que gostariam que o software suportasse.
Se o software tiver uma API (Application Programming Interface) (não se preocupe se nunca ouviu falar disto, explico mais adiante), desenvolver um script personalizado seria a forma mais ideal de automatizar esses 5-10% em falta. Não se espera que os engenheiros estruturais estejam familiarizados com programação, uma vez que o nosso principal trabalho é projetar uma estrutura segura e estável. É aqui que a IA se torna útil.
Com os recentes avanços tecnológicos, os chatbots de IA podem ser mais úteis do que apenas redigir e-mails e pesquisar na web. A IA pode efetivamente ajudar-nos no nosso trabalho diário. A IA consegue produzir automaticamente um script funcional, que pode cobrir esses 5-10% em falta, mesmo sem conhecimentos de programação. Em vez de serem os engenheiros estruturais a gerar o código, é possível conversar com um chatbot de IA para gerar o código. Os engenheiros estruturais podem simplesmente avaliar o resultado final. Verá como no exemplo abaixo.
Application Programming Interface (API)
A Application Programming Interface ou API é semelhante à Interface Gráfica de Utilizador (GUI) que usamos todos os dias. A GUI é a interface de um software onde clicamos, rodamos o nosso modelo, inspecionamos o resultado da análise, clicamos em "guardar", e assim por diante. A API é semelhante a isso, mas a única diferença é que é concebida para computadores em vez de humanos. Os humanos usam uma GUI para interagir com o IDEA StatiCa, enquanto os computadores usam uma API para interagir com o IDEA StatiCa. Mas para que serve uma API?
Os computadores são bons a lidar com tarefas maçadoras e repetitivas, enquanto os humanos podem cansar-se e cometer erros. A API foi concebida exatamente para mitigar isto; para permitir que os computadores comuniquem diretamente com o software para automatizar tarefas maçadoras! Assim, podemos usar um script que comunica com a API do IDEA StatiCa.
Configuração
Por favor, instale:
- Python 3.11+
- IDEA StatiCa versão 25.0+
- Qualquer Chatbot de IA (ChatGPT, Claude, etc.)
Inicie a API do IDEA StatiCa acedendo à pasta de instalação (C:\Program Files\IDEA StatiCa\StatiCa 26.0) e executando o IdeaStatiCa.ConnectionRestApi.exe.
Caso de Estudo 1: Padronização de Dimensões
No Checkbot, cada nó é agrupado por tipologia. Ao projetar cada grupo, os engenheiros estruturais geralmente não tomam nota das dimensões que estão a usar num grupo e não as padronizam para outros grupos semelhantes. Isto frequentemente cria uma elevada variabilidade nas dimensões (espessuras de chapa, diâmetros de parafusos e dimensões de soldadura) usadas em cada nó. Esta elevada variabilidade não é ideal, pois traduz-se em custos de construção mais elevados. Os empreiteiros geralmente pedem aos consultores para fazer a padronização de dimensões. No entanto, isto é desafiante porque exige que os engenheiros estruturais revejam cada grupo, anotem as dimensões usadas, analisem a sua distribuição e decidam quais padronizar. Este processo é repetitivo, moroso e propenso a erros.
Para resolver isto, recomendo criar um painel de controlo que possa analisar automaticamente ficheiros .ideaCon numa pasta especificada, registar as dimensões (espessuras de chapa, diâmetros de parafusos e dimensões de soldadura) e representá-las num gráfico. Isto permite-me identificar facilmente dimensões usadas em muitos nós que podem ser padronizadas para outra dimensão. O painel de controlo criado mostra o número de ocorrências para cada dimensão e identifica onde são usadas.
Prompt utilizado:
Para iniciar o painel de controlo, siga as instruções fornecidas pelo chatbot de IA.
Resultado:
Caso de Estudo 2: Painel de Otimização
Como engenheiro estrutural, estou bastante familiarizado com esta situação. Ao projetar uma estrutura, existem muitas opções disponíveis para resolver o problema de engenharia. Os engenheiros estruturais por vezes sentem-se sobrecarregados dada a enorme quantidade de opções possíveis. Devido ao tempo limitado e à pressão do projeto, a maioria dos engenheiros não conseguirá otimizar totalmente o seu projeto.
Para resolver isto, recomendo criar um painel de controlo que me ajude a estudar rapidamente diferentes opções. Deve ser capaz de fazer uma varredura de parâmetros. Depois disso, posso selecionar um parâmetro a estudar e, em seguida, especificar o valor mínimo, máximo e o incremento. Quando clico em executar, o painel de controlo testará cada um dos valores e guardará os resultados. No final do meu estudo, quero ver um gráfico que represente o custo para cada iteração, para que possa escolher a solução mais otimizada.
Prompt utilizado:
Para iniciar o painel de controlo, siga as instruções fornecidas pelo chatbot de IA.
Resultado:
Resumo
- Neste momento, a IA já pode ajudar os engenheiros estruturais; já não precisa de esperar. Demonstrámo-lo com os casos de estudo acima, onde pode pedir à IA para desenvolver um painel de controlo para o ajudar no seu trabalho diário.
- É mais fácil do que nunca criar uma aplicação para concretizar o seu fluxo de trabalho ideal, o que se traduz num trabalho mais eficiente.
- Mais importante ainda, quando a IA comete erros (e comete), é muito convincente a fazer-nos acreditar que está correta. Por isso, o julgamento de engenharia é ainda mais importante hoje em dia. A forma correta de usar a IA é para nos ajudar, não para substituir o nosso julgamento.
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