A Petrobras buscava uma forma mais eficiente e precisa de monitorar e gerenciar a condição de seus equipamentos submarinos, como dutos e equipamentos de produção, que avaliasse os riscos de forma estratégica, e reduzisse os custos de operação.

Os gêmeos digitais, ou digital twins em desenvolvimento oferecem suporte nas decisões de inspeção, extensão de vida e reaproveitamento de ativos, através de dados de produto e de produção em modelos dos processos de degradação, fornecendo a capacidade de realizar análises descritivas (estado atual) e preditivas (estado futuro), por meio de modelos matemáticos e bases alimentadas com dados reais de produção e dos equipamentos.

Digitalização da gestão da integridade de ativos submarinos: Fornecer informações precisas sobre a condição dos equipamentos, os gêmeos digitais permitem otimizar a vida útil dos ativos, através de ações como a extensão de vida e o reaproveitamento de componentes.
Redução de custos: podem otimizar a frequência e o escopo das inspeções, reduzindo custos.
Gerenciamento de riscos: permitem identificar de forma precisa e detalhada as ameaças à integridade dos ativos, como corrosão, erosão e falhas em válvulas.

A solução desenvolve o uso de Inteligência Artificial na saúde de forma segura e colaborativa, preservando a privacidade dos pacientes e atendendo às diretrizes da LGPD. Por meio do Federated Learning, cada instituição treina os modelos com seus próprios dados, sem precisar compartilhá-los. Os parâmetros gerados são agregados em um servidor central, permitindo o aprimoramento contínuo de um modelo conjunto.

O resultado é a criação de modelos de IA que apresentam maior precisão e capacidade de generalização a partir da colaboração entre diferentes instituições. Ao manter os dados descentralizados, a plataforma também aumenta a segurança das informações e reduz os riscos relacionados a vazamentos e ataques cibernéticos, contribuindo para avanços na pesquisa, nos diagnósticos e na inovação em saúde.

Gestão e valoração de resíduos para economia circular

A 4FeedStock enfrentava o desafio de encontrar uma solução capaz de transformar resíduos industriais em matérias-primas circulares, identificando rotas de valorização e conectando esses materiais às demandas das cadeias produtivas.

Em parceria com a Fundação CERTI, a 4FeedStock desenvolveu a SIMILIS, plataforma que integra dados de processos, características físico-químicas, localização, demanda e preços para realizar o pareamento entre resíduos e oportunidades de mercado. O projeto contou com apoio da EMBRAPII e do SEBRAE.

A SIMILIS permite identificar de forma mais rápida e estratégica as melhores aplicações para resíduos industriais, facilitando sua inserção como insumos sustentáveis nas cadeias produtivas. A solução contribui para a economia circular, redução de custos de destinação, descarbonização e competitividade industrial.

O projeto, desenvolvido pela ENGIE em parceria com a Fundação CERTI no âmbito do Programa de PD&I da Aneel, teve como objetivo desenvolver uma solução capaz de detectar e isolar precocemente perdas por fuga de corrente elétrica, reduzindo riscos de falhas, danos a equipamentos e desligamentos não programados.

O projeto promoveu o amadurecimento do hardware do dispositivo, que passou por cinco revisões de engenharia para aumentar sua confiabilidade, sensibilidade e adequação às condições de operação de usinas. A tecnologia utiliza a injeção controlada de corrente elétrica para rastrear seu percurso e identificar pontos de fuga ocultos antes que evoluam para falhas críticas.

A solução foi validada com sucesso em diferentes usinas hidrelétricas da ENGIE, alcançando maturidade para aplicação em campo. O dispositivo contribui para a manutenção preditiva, a segurança operacional e o aumento da confiabilidade dos sistemas de geração de energia, fortalecendo a inovação tecnológica no setor elétrico.