Комментировать

Выпускник МАИ разрабатывает нейросеть для определения дефектов в строительных конструкциях

Начальник отдела цифровых технологий НИИ бетона и железобетона им. А. А. Гвоздёва, выпускник IT-магистратуры МАИ Евгений Сумароков адаптирует технологии искусственного интеллекта для автоматизации визуального осмотра зданий с целью своевременного определения повреждённых участков.

Работы, связанные с обследованием и техническим надзором при строительстве здания, играют важную роль для его безопасного строительства и эксплуатации. Однако за сотни лет технически эта процедура мало изменилась: инженер производит её физически присутствуя на объекте, а все обнаруженные дефекты и недостатки вручную заносит в чертёж, распечатанный на бумаге. Это существенно замедляет обработку данных осмотра, затрудняет их идентификацию, вносит в оценку значительный элемент человеческого фактора.

— Сейчас я апробирую методы компьютерного зрения, которые мне помогут при первичном визуальном осмотре здания обнаружить быстрее и больше дефектов, чем это смог бы сделать человек или в автоматическом режиме наблюдать за определённым участком сооружения, чтобы в течение какого-то времени проверять, будет ли там образовываться дефект или нет. Нейросеть будет анализировать изображения, находить дефекты и помечать их, после чего предлагать инженеру оценить степень их тяжести для принятия обоснованного решения, — рассказывает Евгений Сумароков.

Главная трудность в применении нейросетей для дефектоскопии в строительстве связана с тем, что даже если искусственный интеллект будет находить 99% дефектов, один-единственный пропущенный дефект может иметь критическое значение и стать основной причиной снижения эксплуатационных характеристик здания.

В строительстве давно используются технологии информационного моделирования (ТИМ, англ. BIM). При работе в ТИМ данные по дефектам должны передаваться в единую систему, которая включает себя расчётные программы, программы по проектированию, и систему, в которой эти данные сводятся в единую базу. Консолидирование всех этих сведений от всех инженеров позволит объективно оценить реальное состояние объекта. На сегодняшний день системы, позволяющие автоматизировать весь процесс, есть только иностранной разработки, поэтому в дальнейшем планируется доработка программы, позволяющей замкнуть в себе полный цикл получения информации.

— Продукт будет очень востребован внутри компании, в которой я сейчас работаю, потому что обследование зданий — одно из основных направлений нашей деятельности, и те апробации продукта, которые я уже делал, пользуются большим спросом. Сейчас на рынке задача обследования зданий особенно актуальна: заканчивается срок эксплуатации жилого фонда советской постройки, многие дома нуждаются в ремонте, и для обследования таких объектов и будет необходимо программное обеспечение, которое поможет инженеру оценить состояние здания, быстро и точно свести всю имеющуюся информацию в единую систему, чтобы принимать обоснованные решения, — отметил разработчик.

Источник: Московский авиационный институт

#искусственный интеллект
Комментировать

Комментарии

Комментировать

Вам может быть интересно

33
#цифровизация

«Мозги» российской нейросети и триллионы рублей от ИИ. О чем говорил Мишустин в Алма-Ате

Председатель правительства РФ рассказал об экономическом эффекте от внедрения технологий ИИ в России, отличии российской нейросети от западной ChatGPT и российских предложениях для зарубежных партнеров
33
#Китай

«ИИ в коробке»: в Китае набирают популярность системы для локального запуска моделей

Китайские компании, обеспокоенные сохранностью своих данных, отдают предпочтение «ИИ в коробке». Такие системы позволяют запускать генеративные модели в локальном или частном облаке, на которые приходится около половины рынка облачных сервисов в стране
28
#искусственный интеллект

«Сбер» и СПбГУ займутся подготовкой специалистов в области искусственного интеллекта и науки о данных

На новой образовательной программе магистратуры студенты будут изучать прикладные задачи машинного обучения, в том числе, связанные с большими языковыми моделями и их применением в бизнес-задачах