Revolucionaran sustav AI vođenog robotike razvijen je od strane istraživača Sveučilišta Drexel u Pennsylvaniji, obećavajući transformirati način na koji se strukture i zgrade pregledavaju radi oštećenja. S ciljem sprečavanja neuspjeha, ovaj inovativni sustav kombinira tehnologije računalnog vida i strojnog učenja kako bi identificirao i procijenio potencijalne probleme.
Trenutna stanje infrastrukture izaziva rastuću zabrinutost jer se strukture propadaju brže nego što se mogu održavati. Nedavni slomovi i neuspjesi istaknuli su potrebu za učinkovitijim i djelotvornijim načinom identifikacije znakova propadanja i sprječavanja katastrofalnih događaja. Tradicionalne metode pregleda su vremenski zahtjevne i ne mogu pokriti svaku pukotinu, što otežava identifikaciju opasnih znakova neuspjeha usred normalnog habanja.
Novi sustav na više razina koristi računalni vid i duboko učenje kako bi identificirao problematična područja. Zatim upućuje niz laserskih skeniranja kako bi stvorio digitalni blizanac koji se može koristiti za točnu procjenu i praćenje oštećenja. Usklađivanjem postupka pregleda, radni teret se značajno smanjuje, omogućujući ciljane napore održavanja i popravaka.
Umjesto oslanjanja samo na fizička mjerenja, sustav koristi visokom rezolucijom stereo-dubinsku kameru i konvolucijsku neuronsku mrežu za identifikaciju uzoraka sličnih pukotinama. Ova napredna tehnologija sposobna je otkriti čak i najfinije uzorke i razlike u velikim količinama podataka. Kada se identificira regija interesa, robotska ruka skenira područje laserskim skenerom linije, stvarajući sveobuhvatnu trodimenzionalnu sliku oštećenog područja. Dodatno, Lidar kamera skenira okolnu strukturu pružajući daljnje vrijedne informacije.
Prednosti ovog novog sustava protežu se i izvan početnog pregleda. Model digitalnog blizanca omogućuje praćenje rasta pukotina, pružajući vlasnicima mostova bolje razumijevanje stanja njihove infrastrukture. To im omogućuje učinkovito planiranje napora održavanja i popravaka, osiguravajući dugoročnu strukturalnu cjelovitost zgrade ili mosta.
Iako će ljudski inspektori i dalje imati ulogu u donošenju odluka, uvođenje AI-vođenih robotskih asistenata može znatno smanjiti njihov radni teret i smanjiti vjerojatnost propuštanja ili subjektivnih pogrešaka u procjeni. Automatizacijom procesa pregleda, prikupljanje podataka može se ograničiti na područja koja zahtijevaju pažnju, poboljšavajući opću učinkovitost i točnost.
Istraživači vizualiziraju integraciju ovog sustava u veći autonomni okvir za nadzor koji uključuje bespilotne letjelice i druge autonomne vozila. Ovaj sveobuhvatni pristup ima za cilj stvaranje inteligentnijeg i učinkovitijeg sustava za održavanje strukturalne cjelovitosti na različitim vrstama infrastrukture.
Testiranje u stvarnom okruženju i suradnja s industrijskim i regulatornim tijelima bit će ključni za praktičnu primjenu i kontinuirano poboljšanje ove transformacijske tehnologije. S potencijalom za revolucionizaciju strukturalnog pregleda, ovaj AI-vođeni robotski sustav pokazuje novu eru preventivnog održavanja i napora za popravak starije infrastrukture.
Često postavljana pitanja:
1. Što je AI-vođeni robotski sustav razvijen od strane istraživača Sveučilišta Drexel?
– AI-vođeni robotski sustav je revolucionarna tehnologija koja kombinira računalni vid i strojno učenje za pregled i procjenu struktura i zgrada radi oštećenja.
2. Kako sustav identificira potencijalna problematična područja?
– Sustav koristi računalni vid i duboko učenje za identifikaciju uzoraka sličnih pukotinama i razlika u podacima prikupljenima visokom rezolucijom stereo-dubinskom kamerom i Lidar kamerom.
3. Koja je prednost korištenja ovog sustava u odnosu na tradicionalne metode pregleda?
– Sustav optimizira proces pregleda, čineći ga učinkovitijim i preciznijim. Može identificirati problematična područja koja može biti teško uočiti golim okom ili tradicionalnim metodama.
4. Kako sustav stvara digitalni blizanac oštećenog područja?
– Nakon što se identificira regija interesa, robotska ruka skenira područje laserskim skenerom linije, stvarajući trodimenzionalnu sliku oštećenog područja.
5. Koje su prednosti modela digitalnog blizanca?
– Model digitalnog blizanca omogućuje praćenje rasta pukotina, pružajući vlasnicima mostova bolje razumijevanje stanja njihove infrastrukture. To omogućuje učinkovito planiranje napora održavanja i popravaka.
6. Kako ovaj sustav smanjuje radni teret ljudskih inspektora?
– Automatizacijom procesa pregleda, sustav prikuplja podatke samo s područja koja zahtijevaju pažnju. To smanjuje radni teret ljudskih inspektora i smanjuje vjerojatnost propuštanja ili subjektivnih pogrešaka u procjeni.
7. Koje su buduće vizije za ovaj sustav?
– Istraživači planiraju integrirati ovaj sustav u veći autonomni okvir za nadzor koji uključuje bespilotne letjelice i druge autonomne vozila. Ovaj sveobuhvatni pristup ima za cilj stvaranje inteligentnijeg i učinkovitijeg sustava za održavanje strukturalne cjelovitosti.
Ključni pojmovi i definicije:
– Računalni vid: Računalni vid je grana umjetne inteligencije koja se usredotočuje na omogućavanje računalima visoko razumijevanje digitalnih slika ili videozapisa.
– Strojno učenje: Strojno učenje je podskup umjetne inteligencije koji koristi algoritme i statističke modele kako bi omogućili računalima učenje i donošenje predikcija ili odluka bez eksplicitnog programiranja.
– Duboko učenje: Duboko učenje je podskup strojnog učenja koji koristi neuronske mreže s više slojeva kako bi naučio i izvukao složene uzorke i reprezentacije iz podataka.
Predloženi povezani linkovi:
– Sveučilište Drexel
– Pregled umjetne inteligencije
– Digitalna knjižnica računalnog društva
The source of the article is from the blog lisboatv.pt