Structural health monitoring using unsupervised quantum machine learning - Alves, Victor Higino Meneguitte (2025)
O presente estudo apresenta uma nova abordagem utilizando Aprendizado de Máquina Quântico não supervisionado (QML, do inglês Quantum Machine Learning) para o Monitoramento da Integridade Estrutural (SHM, do inglês Structural Health Monitoring). A metodologia proposta envolve a extração de características a partir de sinais de aceleração brutos e sua codificação em estados quânticos para posterior análise em um classificador quântico. Ao treinar o modelo com cenários conhecidos de integridade, uma função de pontuação de anomalias é avaliada para identificar desvios do comportamento normal, com o objetivo de detectar possíveis anomalias estruturais. O framework é validado por meio de aplicações experimentais em uma estrutura de laboratório de dois andares e em uma ponte ferroviária em escala real, demonstrando resultados promissores na detecção, localização e quantificação de anomalias. Através de experimentações e análises numéricas, este estudo avança na fronteira da pesquisa em SHM, estabelecendo as bases para futuras explorações na interseção entre Computação Quântica e Engenharia Civil.