Resumo: Este projeto desenvolve ferramentas de inteligência artificial (IA), baseada em visão computacional, capazes de identificar, através de inspeções aéreas, a qualidade e integridade de superfícies em equipamentos offshore para exploração e captação de petróleo e gás. O uso de IA tem se tornado popular na área de automação e controle de processos e, com o advento da Internet das Coisas (IoT) e a chegada das redes 5G de alta velocidade e baixa latência, abre espaço para sua aplicação em sistemas de inspeção aérea com significativa autonomia e confiabilidade. Os algoritmos de IA podem ser treinados a partir de bancos de imagens com as características que se pretendem identificar durante a inspeção. Esses algoritmos podem ser carregados em hardware tipo Raspberry pi e instalados com um transmissor em um veiculo aéreo não tripulado (VANT) tipo drone. Nesta etapa do foi desenvolvida uma ferramenta que permite aumentar a eficie?ncia da inspec?a?o ae?rea de dutos e canos utilizando te?cnicas de aprendizado de ma?quina para a detecc?a?o de vazamentos. Para isso, foram treinados e testados tre?s modelos de redes neurais com pre?-processamento de imagens para detecc?a?o de vazamentos utilizando um banco de imagens pro?prio. A rede teve desempenho satisfato?rio para a aplicac?a?o proposta com 87% de acura?cia.

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