Исследователи Университета Дрекселя в Пенсильвании разработали прорывную систему, управляемую искусственным интеллектом и робототехникой, которая обещает изменить способ осуществления контроля за повреждениями в строениях и зданиях. Целью этой инновационной системы является предотвращение отказов и деградации, объединяя технологии компьютерного зрения и машинного обучения для выявления и оценки потенциальных проблемных зон.
Состояние существующей инфраструктуры вызывает все больше беспокойства, так как строения разрушаются быстрее, чем их можно поддерживать. Недавние обрушения и поломки подчеркнули необходимость более эффективного способа выявления признаков деградации и предотвращения катастрофических событий. Традиционные методы контроля требуют много времени и не могут охватить все трещины, что затрудняет выявление опасных признаков неисправности среди обычного износа.
Новая многоуровневая система использует компьютерное зрение и алгоритм глубокого обучения для выявления проблемных зон. Затем она направляет лазерное сканирование для создания цифровой копии, которая может быть использована для точной оценки и контроля повреждений. Благодаря оптимизации процесса контроля, объем работы существенно сокращается, что позволяет сосредоточиться на направленных усилиях по обслуживанию и ремонту.
Вместо основывания только на физических измерениях, система использует видеопоток высокого разрешения стереокамеры и сверточную нейронную сеть для выявления трещинообразных узоров. Эта передовая технология способна обнаружить даже самые мельчайшие узоры и несоответствия в больших объемах данных. После определения области интереса роботизированное рукояти сканирует участок лазерным линейным сканером, создавая комплексное трехмерное изображение поврежденной области. Кроме того, лазерный сканер осуществляет сканирование окружающей конструкции, предоставляя дополнительную ценную информацию.
Преимущества этой новой системы выходят за пределы первичного контроля. Цифровая копия позволяет отслеживать развитие трещин, что дает владельцам мостов лучшее представление о состоянии их инфраструктуры. Это позволяет эффективно планировать работы по обслуживанию и ремонту, обеспечивая долгосрочную структурную целостность здания или моста.
Хотя роль человеческих инспекторов все еще остается в принятии решений, внедрение робототехнических помощников, управляемых искусственным интеллектом, значительно снижает их нагрузку и вероятность допущения ошибок в пропуске или субъективном суждении. Путем автоматизации процесса контроля обеспечивается сбор данных только в областях, требующих внимания, что улучшает общую эффективность и точность.
Исследователи предполагают интегрировать эту систему в более крупный автономный мониторинговый фреймворк, который включает дроны и другие автономные транспортные средства. Такой комплексный подход стремится создать более интеллектуальную и эффективную систему обеспечения структурной целостности различных типов инфраструктуры.
Проведение тестов в реальных условиях и сотрудничество с промышленностью и международными органами регулирования будут критически важны для практического применения и непрерывного улучшения этой трансформационной технологии. Обладая потенциалом изменить методы контроля за структурами, система, управляемая искусственным интеллектом и робототехникой, сигнализирует о новой эпохе предотвращения поломок и работ по восстановлению для стареющей инфраструктуры.
Часто задаваемые вопросы:
1. Что такое система, управляемая искусственным интеллектом и робототехникой, разработанная исследователями Университета Дрекселя?
— Система, управляемая искусственным интеллектом и робототехникой — это передовая технология, которая объединяет компьютерное зрение и машинное обучение для осуществления контроля и оценки состояния строений и зданий.
2. Как система выявляет потенциальные проблемные зоны?
— Система использует компьютерное зрение и алгоритм глубокого обучения для выявления трещинообразных узоров и различий в данных, полученных с помощью стереокамеры высокого разрешения и лидар-камеры.
3. В чем преимущество использования этой системы перед традиционными методами контроля?
— Система оптимизирует процесс контроля, делая его более эффективным и точным. Она может выявить проблемные зоны, которые могут быть сложно обнаружить невооруженным глазом или с помощью традиционных методов.
4. Как система создает цифровую копию поврежденной области?
— После определения области интереса роботизированное устройство сканирует участок с помощью лазерного линейного сканера, создавая трехмерное изображение поврежденной области.
5. Какие преимущества дает цифровая копия?
— Цифровая копия позволяет отслеживать развитие трещин, что обеспечивает владельцам мостов более полное представление о состоянии инфраструктуры. Это позволяет эффективно планировать работы по обслуживанию и ремонту.
6. Как система снижает нагрузку на человеческих инспекторов?
— Автоматизировав процесс контроля, система сокращает сбор данных только в тех областях, которые требуют внимания. Это снижает нагрузку на человеческих инспекторов и вероятность пропуска или субъективного суждения ошибок.
7. Каковы перспективы для будущего этой системы?
— Исследователи планируют интегрировать эту систему в более крупный автономный мониторинговый фреймворк, включающий дроны и другие автономные транспортные средства. Такой комплексный подход стремится создать более интеллектуальную и эффективную систему поддержания структурной целостности.
Основные термины и определения:
— Компьютерное зрение: Компьютерное зрение — это отрасль искусственного интеллекта, основанная на обеспечении компьютеров способностью получать высокоуровневое понимание цифровых изображений или видео.
— Машинное обучение: Машинное обучение — это подраздел искусственного интеллекта, который использует алгоритмы и статистические модели для обучения компьютеров и создания прогнозов или принятия решений без явного программирования.
— Глубокое обучение: Глубокое обучение — это подраздел машинного обучения, который использует нейронные сети с множеством слоев для извлечения сложных закономерностей и представлений из данных.
Предложенные связанные ссылки:
— Университет Дрекселя
— Обзор искусственного интеллекта
— Библиотека компьютерного общества
The source of the article is from the blog lanoticiadigital.com.ar