1. Apresentação
A Inteligência Artificial vem transformando rapidamente a forma como profissionais de engenharia produzem análises, relatórios, cálculos, simulações, diagnósticos e soluções digitais. No contexto da Engenharia Mecânica, essa transformação é especialmente relevante, pois envolve atividades que exigem raciocínio técnico, interpretação de dados, validação de hipóteses, domínio de modelos físicos e capacidade de comunicação profissional.
Este curso tem como objetivo apresentar, de forma prática e aplicada, como ferramentas modernas de IA, como o ChatGPT e ambientes de desenvolvimento assistidos por agentes, como o Antigravity, podem ser utilizadas por engenheiros mecânicos para aumentar a produtividade, apoiar cálculos, gerar relatórios, analisar dados e criar protótipos de Apps técnicos.
A proposta não se limita ao uso básico de prompts. O curso foi estruturado para mostrar ao participante uma evolução clara:
usar IA, trabalhar com IA e construir soluções técnicas com IA.
2. Público-alvo
O curso é direcionado a:
- engenheiros mecânicos;
- estudantes de Engenharia Mecânica;
- profissionais de manutenção industrial;
- projetistas mecânicos;
- profissionais de climatização e refrigeração;
- consultores técnicos;
- docentes de engenharia;
- profissionais de energia, manufatura, qualidade e processos;
- profissionais interessados em aplicar IA em rotinas técnicas de engenharia.
3. Pré-requisitos
Não é necessário conhecimento avançado de programação.
É desejável que o participante tenha:
- noções básicas de Engenharia Mecânica;
- familiaridade com cálculos técnicos;
- uso básico de computador;
- interesse em ferramentas digitais, automação e IA.
O curso será conduzido de forma progressiva, partindo do uso prático do ChatGPT até a compreensão do desenvolvimento de pequenos protótipos de Apps com apoio do Antigravity.
4. Estrutura do curso
Módulo 1 — O novo cenário da IA na Engenharia Mecânica
- Evolução recente da Inteligência Artificial.
- O papel do ChatGPT no trabalho técnico.
- Diferença entre chatbot, copiloto, assistente técnico, agente e App com IA.
- Aplicações da IA na Engenharia Mecânica:
- cálculos;
- relatórios;
- manutenção;
- HVAC;
- simulação;
- análise de dados;
- automação;
- desenvolvimento de Apps técnicos. - Limites da IA e responsabilidade profissional do engenheiro.
- Riscos de respostas incorretas, hipóteses inadequadas e erros dimensionais.
Módulo 2 — ChatGPT para produtividade técnica
- Como formular prompts técnicos.
- Estrutura de um bom prompt para engenharia:
- contexto;
- papel da IA;
- dados de entrada;
- hipóteses;
- equações;
- formato da resposta;
- critérios de validação. - Como pedir respostas com raciocínio técnico.
- Como solicitar verificação dimensional.
- Como pedir desenvolvimento a partir da equação-alvo.
- Como usar IA para:
- explicar conceitos;
- revisar memoriais de cálculo;
- criar relatórios;
- gerar checklists;
- comparar alternativas técnicas;
- montar roteiros de inspeção;
- organizar informações de campo.
Módulo 3 — IA para cálculos, validação e geração de código
- Uso da IA como assistente de cálculo.
- Cuidados ao usar IA em problemas quantitativos.
- Estrutura recomendada para resolução:
- dados iniciais;
- pede-se;
- considerações;
- equação-alvo;
- desenvolvimento simbólico;
- substituição numérica;
- verificação de unidades;
- conclusão. - Geração de scripts simples em Python.
- Criação de gráficos técnicos.
- Revisão de códigos gerados por IA.
- Identificação de erros de unidade, hipótese e ordem de grandeza.
Módulo 4 — Do cálculo ao App técnico: introdução ao pensamento de produto
- O que é um App técnico de Engenharia Mecânica.
- Diferença entre:
- planilha;
- script;
- simulador;
- App web;
- assistente técnico;
- laboratório virtual. - Como transformar conhecimento técnico em funcionalidade.
- Estrutura mínima de um App:
- entradas;
- hipóteses;
- modelo físico;
- equações;
- processamento;
- resultados;
- gráficos;
- mensagens de alerta;
- relatório final. - Importância da validação técnica.
- Papel do engenheiro como especificador e validador.
Módulo 5 — Antigravity como ambiente de desenvolvimento com agentes
- O que é o Antigravity.
- Diferença entre IDE tradicional e ambiente de desenvolvimento assistido por IA.
- Conceito de agente de programação.
- Como agentes podem auxiliar em:
- criação de estrutura do projeto;
- implementação de cálculos;
- criação de interface;
- geração de gráficos;
- testes;
- correções;
- documentação. - Como escrever uma boa solicitação para o agente.
- Como revisar o que o agente implementou.
- Boas práticas de segurança:
- trabalhar em pastas isoladas;
- usar backup;
- utilizar Git;
- revisar comandos;
- evitar acesso irrestrito a arquivos sensíveis;
- validar cada etapa do desenvolvimento.
Módulo 6 — Oficina prática com Antigravity: criação de um mini App técnico
Objetivo: Demonstrar, em tempo real, como uma ideia de Engenharia Mecânica pode ser transformada em um protótipo funcional com apoio de IA.
App sugerido para demonstração
Mini App de Psicrometria para Engenharia Mecânica
Esse exemplo é recomendado por ser visual, didático e diretamente relacionado a aplicações de climatização, refrigeração e análise térmica.
Funcionalidades previstas
- Entrada de temperatura de bulbo seco.
- Entrada de umidade relativa.
- Entrada de pressão atmosférica ou altitude.
- Cálculo de:
- pressão de saturação;
- pressão parcial de vapor;
- razão de umidade;
- entalpia;
- ponto de orvalho aproximado. - Exibição dos resultados em cards.
- Geração de gráfico simples.
- Botão ou seção para gerar relatório técnico curto.
- Mensagens de alerta para dados fora de faixa.
Fluxo da oficina
- Definição do problema técnico.
- Escrita dos requisitos do App.
- Revisão do modelo físico com apoio do ChatGPT.
- Uso do Antigravity para criar o protótipo.
- Execução do App.
- Teste com valores conhecidos.
- Correção de inconsistências.
- Melhoria da interface.
- Documentação básica.
- Discussão sobre limitações e próximos passos.
Módulo 7 — IA, dados e manutenção inteligente
- Manutenção corretiva, preventiva, preditiva e prescritiva.
- Dados típicos usados em manutenção:
- vibração;
- temperatura;
- pressão;
- vazão;
- corrente elétrica;
- horas de operação;
- histórico de falhas. - Identificação de tendências.
- Detecção de anomalias.
- Uso da IA para interpretação preliminar de dados.
- Geração de gráficos e indicadores.
- Elaboração de hipóteses técnicas.
- Criação de relatório preliminar de manutenção.
- Limitações da IA quando os dados são insuficientes ou inconsistentes.
Módulo 8 — Estudo de caso final: da necessidade técnica ao protótipo
Objetivo: Consolidar os conceitos do curso em uma atividade aplicada.
Desafio final
Cada grupo receberá ou escolherá uma necessidade técnica, como:
- App de carga térmica simplificada;
- App de cálculo de perda de carga;
- App de diagnóstico preliminar de falhas em bomba;
- App de checklist de manutenção de compressor;
- App de análise psicrométrica;
- App de cálculo de eficiência energética;
- Assistente para relatório de inspeção.
