No dia 18 de novembro de 2024, Plínio Márcio da Silva Ramos, realizou a primeira defesa de doutorado de um bolsista do PRH 38.1, com a tese intitulada "Multimodal Data-Driven Approaches for Inferring Drowsiness from Machine Learning Models in Industrial Environments with Critical Safety Systems". Essa pesquisa aborda um dos principais desafios em indústrias críticas: os riscos associados a fatores humanos, como sonolência e fadiga, que podem comprometer a segurança operacional.

Sobre a Pesquisa

O estudo se concentrou no desenvolvimento de soluções baseadas em inteligência artificial e aprendizado de máquina para monitorar e mitigar riscos humanos em ambientes industriais. Entre as principais inovações estão:

• Modelos de Aprendizado de Máquina e Computação Quântica: Desenvolvimento de algoritmos avançados para análise de sinais cerebrais (EEG), aumentando a precisão na detecção de sonolência.
• Fusão de Dados Multimodais: Integração de dados fisiológicos e visuais para criar sistemas mais confiáveis e robustos.
• Ferramenta Aplicada: Uma aplicação prática para monitoramento em tempo real de estados de atenção em ambientes de alto risco.
• Simulações Experimentais: Investigações sobre o impacto da automação no desempenho humano, com testes realizados em um ambiente de simulação de sala de controle de refinaria, focados no monitoramento de variáveis críticas. O estudo destacou desafios como complacência e excesso de confiança, característicos de operações automatizadas.

  

A Banca de Defesa

A defesa contou com uma banca de avaliadores composta por especialistas de diferentes instituições, que trouxeram contribuições relevantes para a análise e o aprimoramento do trabalho. Foram membros da banca:

• Prof. Dr. Márcio das Chagas Moura (orientador, Universidade Federal de Pernambuco)
• Profª. Drª. Isis Didier Lins (avaliadora interna, Universidade Federal de Pernambuco).
• Prof. Dr. Marcelo Hazin Alencar (avaliador interno, Universidade Federal de Pernambuco).
• Prof. Dr. Paulo Fernando Frutuoso e Melo (avaliador externo, Universidade Federal do Rio de Janeiro).
• Prof. Dr. Marcelo Ramos Martins (avaliador externo, Universidade de São Paulo).

Produção Científica e Impacto

Os resultados da pesquisa foram publicados em periódicos de alto fator de impacto, como a revista Process Safety and Environmental Protection 2022 e 2024. Além disso, o trabalho foi apresentado em vários congressos nacionais e internacionais da área, incluindo o Rio Oil and Gas (ROG), anos 2022 e 2024, e o European Safety and Reliability Conference (ESREL) nos anos 2021, 2023 e 2024.

Destaca-se também que a pesquisa foi reconhecida duas vezes no âmbito do Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção da UFPE (PPGPE), competindo como um dos melhores trabalhos de doutorado nos anos de 2022 e 2024 no Encontro de Pesquisa e Pós-Graduação em Engenharia de Produção (EPPGEP).

Contribuições para o PRH 38.1

Essa defesa marca um momento significativo para o programa, cujo objetivo é formar recursos humanos altamente qualificados para a indústria de petróleo, gás natural e biocombustíveis. O trabalho de Plínio demonstra como a pesquisa acadêmica pode oferecer soluções que vão além da teoria para aumentar a segurança e eficiência das operações industriais.