Como IA acelerou o design de aeronaves em fabricante brasileira

Ciclos de design longos que atrasavam lançamentos

Projetar uma aeronave é um dos desafios de engenharia mais complexos que existem. Cada componente precisa atender a requisitos rigorosos de segurança, aerodinâmica, peso e durabilidade. Na Embraer, terceira maior fabricante de aviões comerciais do mundo, o ciclo de desenvolvimento de uma nova aeronave podia levar anos.

O processo tradicional envolvia simulações computacionais pesadas, testes em túnel de vento e iterações intermináveis de design. Engenheiros criavam uma geometria, simulavam seu comportamento aerodinâmico, analisavam os resultados, ajustavam o design e repetiam. Centenas de vezes.

Cada iteração consumia horas de processamento computacional e dias de análise humana. Em um mercado onde velocidade de lançamento é diferencial competitivo, esse ciclo precisava ser encurtado.

Design generativo: a IA que propõe soluções

A Embraer adotou ferramentas de inteligência artificial para acelerar o processo de design e simulação. Algoritmos de design generativo exploram milhares de configurações possíveis para um componente, considerando restrições de peso, resistência e aerodinâmica simultaneamente.

Em vez de o engenheiro propor uma solução e testar, a IA propõe dezenas de soluções otimizadas para que o engenheiro avalie e refine. O processo inverte a lógica: a máquina explora o espaço de possibilidades e o humano decide.

Além do design generativo, modelos de machine learning treinados com dados históricos de simulações conseguem prever o comportamento aerodinâmico de novas geometrias em segundos, substituindo simulações que antes levavam horas. A Gerdau aplica uma lógica similar de ML para otimizar seus processos siderúrgicos com dados históricos.

Componentes mais leves e ciclos mais curtos

Redução significativa no tempo de desenvolvimento de componentes aeronáuticos, com exploração de espaços de design antes impossíveis.

• Aceleração do ciclo de design com exploração automatizada de alternativas
• Redução do tempo de simulação com modelos preditivos de ML
• Descoberta de geometrias otimizadas que engenheiros não teriam considerado
• Redução de peso de componentes sem comprometer segurança estrutural

IA generativa além da indústria aeronáutica

O design generativo não é exclusivo da indústria aeronáutica. Qualquer empresa que projeta produtos físicos, de móveis a peças industriais, pode usar IA para explorar alternativas de design que otimizem custo, peso e desempenho.

Ferramentas como Autodesk Fusion 360 e Siemens NX já oferecem design generativo acessível para empresas de médio porte. O investimento está em definir bem as restrições do projeto e deixar a IA trabalhar.

A lição da Embraer é que IA não substitui engenheiros. Ela amplifica sua capacidade de explorar soluções. O engenheiro continua tomando as decisões, mas agora com muito mais opções sobre a mesa. A BMW segue o mesmo princípio com visão computacional, onde a IA complementa (e não substitui) a equipe humana.

Estratégias para adotar IA em engenharia de produto

1. IA como copiloto de engenharia. O melhor uso de IA em design é amplificar a capacidade criativa, não substituir o engenheiro.

2. Design generativo funciona com restrições claras. Quanto mais precisas as restrições, melhores os resultados da IA.

3. Dados históricos de simulação são ouro. Se sua empresa já faz simulações, esses dados podem treinar modelos que aceleram futuras análises.

4. Velocidade de iteração é vantagem competitiva. Quem testa mais alternativas em menos tempo chega a soluções melhores. A EchoStar provou que escala de automação gera economia de milhares de horas.

5. Comece com componentes não críticos. Valide a abordagem em peças menos sensíveis antes de aplicar em componentes de segurança.