A 2Neuron, startup com sede em Vitória, ES, desenvolveu o Ultronline, tecnologia que utiliza IA – Inteligência Artificial para interpretar os sinais elétricos de máquinas e equipamentos e, com isso, realizar uma manutenção preditiva inteligente sem o auxílio de sensores.

Fundada em 2021 por Yves Luduvico Coelho, doutor em engenharia elétrica com experiência em algoritmos de IA e processamento de sinais, e Gabriel Coimbra Carvalho, engenheiro mecânico com experiência em manutenção industrial e desenvolvimento de algoritmos de IA, a companhia surgiu com o intuito de criar uma solução de manutenção preditiva autossuficiente eletricamente e capaz de mensurar eficiência energética, diagnosticar falhas e apontar melhorias com auxílio de IA.

“Durante os nossos estudos, montamos um laboratório com três bancadas de teste onde, em processos industriais miniaturizados, foram simulados diversos processos de bomba. O objetivo foi ter uma solução plug and play capaz de analisar diversos parâmetros e que não dependesse de troca de baterias para funcionar”, detalha Carvalho, cofundador e CEO da 2Neuron.

No final de 2022, a proposta chamou a atenção de um investidor anjo, que decidiu aportar R$ 1 milhão na iniciativa. Até então, a 2Neuron tinha apenas um protótipo, ainda incipiente. Com o advento do capital, os fundadores estipularam uma meta: desenvolver cinco versões comerciais do Ultronline em 18 meses. O objetivo, porém, logo teve que ser revisto. Em quatro meses, a primeira versão demonstrativa ficou pronta, com testes realizados na Placas do Brasil, empresa com sede em Pinheiros, ES, em equipamentos que auxiliam na fabricação de painéis de fibras de madeira MDF.

“A IA do Ultronline foi desenvolvida pela própria 2Neuron. Os testes em campo permitiram aperfeiçoarmos o hardware e a comunicação, bem como comparar a IA que havíamos desenvolvido com outras presentes na indústria, o que possibilitou um salto em termos de aprendizado do algoritmo”, afirma o CEO.

Os resultados obtidos nas análises de monitoramento fizeram com que, em 2024, a 2Neuron recebesse um novo aporte, agora de R$ 3 milhões. A solução, até então um protótipo comercial, passava oficialmente para a fase de consolidação. Segundo o CEO, quando a 2Neuron decidiu apostar no conceito de manutenção preditiva sem sensores, um dos alvos foi o mercado de saneamento em virtude de algumas bombas operarem de forma submersa, o que inibe a utilização de dispositivos auxiliares externos. “A manutenção preditiva surgiu há 60 anos, com sensores de vibração e temperatura. No início eles eram cabeados e depois conectados com IoT - Internet das Coisas, uma tecnologia que é dependente de baterias e que acaba sendo inviável em bombas submersas”, diz Carvalho.

Compacto e do tamanho de um celular, o Ultronline é instalado no painel de energia da contratante e realiza a leitura dos sinais elétricos de acionamento do motor com técnicas de ESA – Assinatura Elétrica. A premissa é que cada componente mecânico em movimento dentro de um equipamento gera padrões de frequência e amplitude presentes na corrente elétrica do sistema. Tais padrões se traduzem como uma assinatura elétrica específica, que pode ser identificada e analisada. Com o passar do tempo, as condições mecânicas dos dispositivos podem deteriorar-se devido a fatores como desgaste, folgas, desalinhamentos e outras adversidades. Essas alterações, por sua vez, repercutem na assinatura elétrica do equipamento.

Os dados coletados são interpretados pela IA, que sugere melhorias e aponta possíveis problemas futuros. As informações podem ser consultadas em uma plataforma web, também desenvolvida pela 2Neuron. As funcionalidades incluem o disparo de alertas via e-mail e WhatsApp, além de integrações via APIs. Vale ressaltar que o Ultronline utiliza a energia do próprio equipamento monitorado, dispensando o uso de baterias, e não demanda intervenção na infraestrutura de TI pois possui conectividade 4G para transferir dados continuamente.

“Diversos setores no Brasil, principalmente o de saneamento, não têm uma cultura de manutenção preditiva. Em nossos estudos, notamos que grande parte dos equipamentos industriais operam com uma média de ineficiência de 40%. Ao realizar intervenções propostas pela nossa IA, esse índice pode ser revertido”, afirma Carvalho.

Em setembro de 2025, a 2Neuron firmou uma parceria com a Sabesp para monitorar bombas de esgoto em 62 estações elevatórias, distribuídas por 31 municípios, incluindo a capital paulista. Em menos de 30 dias de operação, analisando 81 equipamentos, o Ultronline apontou desperdícios de energia provocados por sobrecargas e excesso de consumo de energia reativa. Segundo estimativas da 2Neuron, o impacto pode chegar a cerca de R$ 50 mil no período, o que, projetado em escala anual, significaria mais de R$ 600 mil em custos evitáveis.

“Somados os ganhos de detecção antecipada de falhas mecânicas e elétricas à análise de eficiência energética, o alcance do retorno sobre o investimento pode ser de até 30 vezes. O avanço com a Sabesp nos deixa bem confiantes de que nossa solução vai revolucionar o setor de saneamento”, projeta Coelho, CTO da 2Neuron.