Na última sexta-feira, 17 de maio, a bolsista do projeto Empreendedorismo Inovador, Marinalva Resende, juntamente com o avaliador externo, Adelmo Tadeo Moncayo, que possui vasta experiência profissional em áreas como Inovação, Educação, Eletrônica de Consumo, Automotiva, Automação, Telecomunicações, Defesa e Aeroespacial, estiveram no Instituto Federal de Goiânia, campus Goiás, para realizar a avaliação in loco do projeto “Sistema inteligente de identificação de anomalias em placas solares fotovoltaicas a partir de imagens do espectro visível e térmico”, coordenado por Carlos da Silveira Junior, professor titular do campus.
O projeto, apoiado pelo edital 109/2023 da Setec/MEC, tem como objetivo coletar imagens de grandes áreas com placas fotovoltaicas utilizando drones equipados com câmeras térmicas. Este processo permite a identificação precisa de defeitos nos painéis fotovoltaicos, como fissuras, sujeira e problemas de conexão, por meio da análise de imagens nos espectros visível e térmico.
Após a coleta dos dados, os pesquisadores realizam a classificação dos defeitos dos painéis fotovoltaicos e geram um relatório técnico detalhado, listando cada defeito encontrado e os percentuais de perda de eficiência associados. Este relatório é fundamental para que a empresa responsável pela montagem dos painéis possa tomar medidas corretivas e preventivas, garantindo a máxima eficiência e durabilidade dos sistemas fotovoltaicos instalados.
De acordo com o coordenador Carlos, o projeto desenvolvido por ele e pelos alunos do campus representa um avanço significativo na manutenção preditiva e corretiva de sistemas de energia solar, contribuindo para a sustentabilidade e a eficiência energética no setor. Além disso, impacta a formação dos alunos, que saem do instituto preparados para o mercado de trabalho.
Para o avaliador Adelmo Tadeo Moncayo, o emprego da Inteligência Artificial como ferramenta para o diagnóstico precoce, rápido e a um custo baixo de falhas em placas solares é uma inovação disruptiva na área de energias alternativas, garantindo alta eficiência na geração por grandes operadores e tornando o custo final para o usuário mais atrativo.
Ele ainda destacou que a automação via Inteligência Artificial na detecção de falhas em módulos fotovoltaicos é de suma importância, pois muitas vezes essas falhas são difíceis de detectar pela equipe de manutenção e podem até colocar em risco a vida dos operadores.
Para Marinalva, a visita foi extremamente importante para validar os métodos e resultados alcançados pelo projeto, além de proporcionar uma valiosa troca de conhecimentos e experiências com os profissionais e estudantes envolvidos. Ela destacou que o feedback do avaliador durante a avaliação presencial será fundamental para aperfeiçoar as técnicas utilizadas e ampliar o impacto positivo do projeto, que futuramente tem a projeção de lançar a startup AI4 Energy no mercado.
Para saber mais sobre o projeto, acesse o site e o perfil do Instagram.
Instagram: https://www.instagram.com/ai4energy?igsh=ZTUxMzQ0eHQxc3U1
Site do projeto: https://ai4energy.com.br
