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Os pesquisadores brasileiros desenvolveram um método que pode estimar, apenas a partir de imagens, a força exercida em cada grão de areia em uma duna. A técnica combina simulações numéricas e inteligência artificial (IA) e muda a maneira como estudam sistemas granulares.
As aplicações variam de projetos de engenharia civil à exploração de outros planetas.
Em poucas palavras:
- Os brasileiros criam método para calcular a força que atua nos grãos de areia nas dunas;
- As dunas variam de centímetros na terra, a quase mil metros, em Marte;
- A injeção de medições diretas foi contornada por simulações e imagens;
- Ele foi com redes neurais estimadas em força e padrões reconhecidos;
- A técnica pode ser aplicada em engenharia, ambiente terrestre e exploração espacial.
Publicado este mês na revista Cartas de pesquisa geofísicaO estudo se concentrou nas “dunas de barcana”. Eles têm uma forma de lua em crescimento, com pontas alinhadas com a direção do vento ou da água. “Essas dunas aparecem em lugares muito diferentes: tubos, rios e mares, desertos da terra e até em Marte. Apenas tenha grãos soltos e um fluxo de líquido unidirecional para um barcana se formar”, explica o coordenador do estudo Erick Franklin, professor da faculdade de engenharia mecânica da Universidade Estadual de Campinas (fem/unicamp) comunicação.
A medição da força individual dos grãos de areia parecia impossível
As escalas de dunas são bastante variadas. No laboratório, sob a água, eles podem ser de 10 centímetros e se mover em menos de um minuto. No deserto, eles atingem 100 metros e avançam mais de um ano. Já em Marte, eles podem atingir 1 km e levar cerca de mil anos para se mudar. “Apesar da diferença de escala, a dinâmica é semelhante”, diz Franklin, mostrando que pequenas dunas de laboratório ajudam a prever o comportamento dos marcianos.
Observar a forma e o movimento das dunas já permite estimar a direção média e a intensidade do vento, mas medir a força em cada grão parecia impossível. “Uma duna subaquática pode ter 100.000 grãos, cada um com 0,2 milímetros de diâmetro. Colocar um sensor em cada grão seria inviável. No deserto, há um quatilhão de grãos e em Marte, 100 quatilhões”, o pesquisador detalhes.
Mesmo com câmeras de alta velocidade e técnicas avançadas de medição, a força de grãos individuais estava além do alcance. A solução da equipe de Franklin era unir experimentos de dunas subaquáticas, que se formam rapidamente, para simulações numéricas que calculam a força e os movimentos de cada grão a cada momento.
As simulações oferecem alta resolução espacial e temporal, reproduzindo fielmente as dunas de laboratório. Com isso, é possível criar mapas de força que não seriam obtidos diretamente em larga escala. O grupo então combinou imagens reais das dunas com os mapas de simulações, gerando um par de dados para cada grão: imagem e força.
Simulações 3D e decifraria a dinâmica e a forma das dunas
A partir desse banco de dados, os pesquisadores treinaram uma rede neural convolucionária (CNN), um modelo de IA que analisa imagens e reconhece padrões. “A CNN conseguiu estimar as forças em grãos e até generalizar para dunas com formatos nunca vistos antes”, explica Renato Miotto, estudante de pós-doutorado no FEM-UNICAMP e pesquisador visitante da Universidade de Syracuse.
Os CNNs usam camadas de convolução que detectam fronteiras, texturas e formas. Com várias camadas, elas combinam padrões simples em estruturas complexas, permitindo identificar objetos ou extrair informações automaticamente. Hoje, essa tecnologia é usada em reconhecimento facial, análise médica e visão computacional.
William Wolf, professor do Fem-Unicamp e co-autor do estudo, aponta que os cuidados dos dados foram cruciais. “Utilizamos simulações tridimensionais de alta fidelidade, que fornecem detalhes próximos à realidade. Isso permitiu à CNN aprender a dinâmica e a forma das dunas, essenciais para generalizar para imagens reais”.
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O método pode resolver problemas práticos
Miotto acrescenta que a técnica não se limita à areia. “Qualquer sistema granular visível de imagem – gelo, sal ou partículas sintéticas – pode ser analisado desde que haja simulação capaz de reproduzir o comportamento do material”.
Os autores apontam que o método pode estudar outros sistemas de partículas em movimento e resolver problemas práticos, como assassinato no rio, erosão das praias, manuseio de areia em portos e fluxos industriais. “Esses processos têm impactos econômicos e sociais. A técnica ajuda a prever e reduzir os danos. Em Marte, é possível estimar a força dos ventos no passado e a evolução das dunas no futuro”, acrescenta Franklin.
Wolf enfatiza o caráter colaborativo do trabalho. “Nós unimos a física fluida, a mecânica de fluidos e a análise computacional. É um exemplo de como o suporte básico da pesquisa gera avanços com impactos em várias áreas”.