En banebrydende AI-guidet robotteknologi er blevet udviklet af forskere fra Drexel University i Pennsylvania og lover at transformere måden, hvorpå strukturer og bygninger inspiceres for skader. Med det formål at forhindre fejl kombinerer dette innovative system computer vision og machine learning-teknologier for at identificere og vurdere potentielle problemområder.
Den aktuelle tilstand af infrastrukturen er en voksende bekymring, hvor strukturer forfalder hurtigere, end de kan vedligeholdes. Nylige sammenbrud og fejl har understreget behovet for en mere effektiv og effektiv måde at identificere tegn på forringelse og forhindre katastrofale hændelser på. Traditionelle inspektionsmetoder er tidskrævende og kan ikke dække enhver revne, hvilket gør det svært at identificere farlige tegn på svigt midt i normal slid.
Det nye multiscale-system udnytter computer vision og en dyb lærende algoritme til at identificere problemområder. Derefter dirigerer det en række laser scanninger til at skabe en digital tvilling, der kan bruges til præcis vurdering og overvågning af skaderne. Ved at optimere inspektionsprocessen kan arbejdsbyrden reduceres betydeligt, hvilket muliggør målrettet vedligeholdelse og reparationsindsats.
I stedet for kun at stole på fysiske målinger bruger systemet et kamera med høj opløsning og dybde, samt et convolutional neural network til at identificere revne-lignende mønstre. Denne avancerede teknologi er i stand til at spotte selv de fineste mønstre og forskelle i store mængder data. Når det interessante område er identificeret, scanner en robotarm området med en laserline-skanner og skaber et omfattende tredimensionelt billede af det beskadigede område. Derudover scanner et Lidar-kamera den omkringliggende struktur og giver yderligere værdifuld information.
Fordelene ved dette nye system strækker sig ud over den initiale inspektion. Den digitale tvilling-model muliggør sporing af revnevækst, og giver broejere en bedre forståelse af tilstanden for deres infrastruktur. Dette gør det muligt for dem at planlægge vedligeholdelses- og reparationsindsatsen effektivt, og sikre bygningens eller broens langsigtede strukturelle integritet.
Mens menneskelige inspektører stadig vil spille en rolle i beslutningsprocessen, kan indførelsen af AI-guidede robotassistenter i høj grad reducere deres arbejdsbyrde og mindske risikoen for at overse eller foretage subjektive vurderingsfejl. Ved at automatisere inspektionsprocessen kan indsamling af data begrænses til områder, der kræver opmærksomhed, hvilket forbedrer den samlede effektivitet og nøjagtighed.
Forskerne ser en integration af dette system i en større autonom overvågningsramme, der inkluderer droner og andre autonome køretøjer. Dette omfattende tiltag sigter mod at skabe et mere intelligent og effektivt system til vedligeholdelse af strukturel integritet på tværs af forskellige typer infrastruktur.
Real-world testning og samarbejde med industri- og regulerende organer vil være afgørende for den praktiske anvendelse og kontinuerlige forbedring af denne transformative teknologi. Med potentialet til at revolutionere strukturel inspektion signalerer dette AI-guidede robotteknologi en ny æra for forebyggende vedligeholdelse og reparationsindsatser for aldrende infrastruktur.
FAQ-sektion:
1. Hvad er AI-guidet robotteknologi, udviklet af forskere ved Drexel University?
– AI-guidet robotteknologi er en banebrydende teknologi, der kombinerer computer vision og machine learning til at inspicere og vurdere strukturer og bygninger for skader.
2. Hvordan identificerer systemet potentielle problemområder?
– Systemet bruger computer vision og en dyb lærende algoritme til at identificere revne-lignende mønstre og forskelle i data indsamlet fra kameraer med høj opløsning og Lidar-kameraer.
3. Hvad er fordelene ved at bruge dette system frem for traditionelle inspektionsmetoder?
– Systemet effektiviserer inspektionsprocessen, hvilket gør den mere effektiv og nøjagtig. Det kan identificere problemområder, der kan være svære at opdage med det blotte øje eller traditionelle metoder.
4. Hvordan skaber systemet en digital tvilling af det beskadigede område?
– Efter at have identificeret det interessante område scanner en robotarm området med en laserline-skanner og skaber et tredimensionelt billede af det beskadigede område.
5. Hvad er fordelene ved den digitale tvilling-model?
– Den digitale tvilling-model muliggør sporing af revnevækst og giver broejere en bedre forståelse af tilstanden for deres infrastruktur. Dette muliggør effektiv planlægning af vedligeholdelses- og reparationsindsatser.
6. Hvordan reducerer dette system arbejdsbyrden for menneskelige inspektører?
– Ved at automatisere inspektionsprocessen begrænser systemet indsamlingen af data til områder, der kræver opmærksomhed. Dette reducerer arbejdsbyrden for menneskelige inspektører og mindsker risikoen for oversight eller subjektive vurderingsfejl.
7. Hvad er fremtidsvisionen for dette system?
– Forskerne sigter mod at integrere dette system i en større autonom overvågningsramme, der inkluderer droner og andre autonome køretøjer. Dette omfattende tiltag sigter mod at skabe et mere intelligent og effektivt system til vedligeholdelse af strukturel integritet.
Nøglebegreber og definitioner:
– Computer Vision: Computer Vision er en gren af kunstig intelligens, der fokuserer på at give computere en højniveauforståelse af digitale billeder eller videoer.
– Machine Learning: Machine Learning er en undergren af kunstig intelligens, der bruger algoritmer og statistiske modeller til at give computere evnen til at lære fra og foretage forudsigelser eller beslutninger uden at skulle programmeres eksplicit.
– Deep Learning: Deep Learning er en undergren af machine learning, der bruger neurale netværk med flere lag til at lære og udtrække komplekse mønstre og repræsentationer fra data.
Foreslåede relaterede links:
– Drexel University
– Kunstig intelligens oversigt
– Computer Society Digital Library
The source of the article is from the blog reporterosdelsur.com.mx