В Петербурге создали интеллектуальную платформу цифровых двойников для мониторинга безопасности объектов метрополитена
Разработчики при участии Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета «ЛЭТИ» создали интеллектуальную платформу цифровых двойников (ЦД) для мониторинга безопасности объектов петербургского метрополитена. Новая отечественная система позволит сократить время реагирования служб на чрезвычайные ситуации почти на 20%, сообщили ТАСС в пресс-службе вуза.
«Мы разработали комплексную систему цифровых двойников для метрополитена, в частности петербургского, которая объединяет виртуальные модели отдельных станций в единую сеть. Система в реальном времени анализирует аудио- и видеопотоки и данные с датчиков, используя нейросети для точного распознавания чрезвычайных ситуаций, таких как пожары, затопления, поломки оборудования. Благодаря применению так называемых туманных вычислений данные обрабатываются за 22 миллисекунды, что в восемь раз быстрее облачных решений», — привели в пресс-службе слова выпускника аспирантуры кафедры МО ЭВМ СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Алексея Субботина.
Цифровой двойник (ЦД) представляет собой комплексную цифровую модель реального объекта, которая позволяет проводить ситуационное моделирование и анализ состояния инфраструктуры в прошлом, настоящем и будущем. В условиях метрополитена система становится инструментом для непрерывного управления сложными инженерными системами. Особую роль платформа играет при возникновении угроз пожара или рисков подтопления. Система позволяет координировать действия персонала и дистанционно активировать механизмы пожаротушения и водоотведения.
По данным пресс-службы, разработка ЦД актуальна для Петербурга в связи с уникальной архитектурой подземки, глубоким заложением станций и масштабными планами расширения сети до 2035 года. Цифровой двойник позволит моделировать сложные гидрогеологические условия при строительстве новых объектов, отрабатывать логистику проходки щитов и прогнозировать влияние новых станций на вентиляцию и пассажиропотоки действующей сети.
О разработке
Как рассказали в ЛЭТИ, разработчики спроектировали двухуровневую архитектуру системы, объединяющую цифровые двойники отдельных станций в единую сеть для оперативного обмена данными о происшествиях. Кроме того, они создали программную платформу с библиотекой готовых элементов инфраструктуры (от рельсов и эскалаторов до вестибюлей), что позволило собирать виртуальные модели по принципу конструктора буквально за считанные минуты.
Для минимизации задержек они сделали развертывание серверной инфраструктуры на базе туманных вычислений, которые размещают вычислительные ресурсы, обеспечивают обработку и хранение данных на промежуточном слое между конечными устройствами (датчиками, камерами) и удаленным централизованным облаком. Следующим шагом стало обучение нейросети на массиве из тысяч размеченных кадров для высокоточного распознавания угроз. После этого было разработано мобильное приложение, которое автоматически определяет геолокацию оператора и выводит на экран актуальную 2D- или 3D-модель станции с наложением данных о событиях.
Для ускорения работы ученые интегрировали в систему голосового ИИ-помощника, способного функционировать в условиях сильного подземного шума, устно описывать инциденты и предлагать алгоритмы действий. На завершающем этапе исследователи провели серию симуляционных испытаний, сравнив свою разработку с существующими отраслевыми аналогами. Результаты показали, что комплексное внедрение нового решения сокращает время реагирования персонала на пожары, затопления и обрушения в среднем на 17,4%.
Система уже готова к внедрению. В ближайших планах — улучшение работы системы в условиях высокого шума метрополитена, расширение библиотеки стандартных элементов (объектов) для быстрого моделирования новых станций.
Источник: ТАСС
Комментарии