Et banebrytende AI-styrt robotisk system har blitt utviklet av forskere ved Drexel University i Pennsylvania, og lover å transformere måten strukturer og bygninger blir inspisert for skader på. Med mål om å forebygge sammenbrudd, kombinerer dette innovative systemet datavitenskap og maskinlæringsteknologi for å identifisere og vurdere potensielle problemområder.
Den nåværende tilstanden til infrastrukturen er en voksende bekymring, ettersom strukturer forfaller raskere enn de kan vedlikeholdes. Nylige sammenbrudd og feil har framhevet behovet for en mer effektiv og nøye inspeksjonsmetode for å identifisere tegn på forfall og forhindre katastrofale hendelser. Tradisjonelle inspeksjonsmetoder er tidkrevende og kan ikke dekke alle sprekker, noe som gjør det vanskelig å identifisere farlige tegn på svikt blant normal slitasje.
Det nye multi-skala systemet bruker datavitenskap og en dyp lære-algoritme for å identifisere problemområder. Deretter dirigerer det en serie laseroskanninger for å lage et digitalt tvillingbilde som kan brukes til å nøyaktig vurdere og overvåke skaden. Ved å effektivisere inspeksjonsprosessen kan arbeidsbelastningen reduseres betydelig, slik at det blir mulig med målrettet vedlikehold og reparasjonsarbeid.
I stedet for å stole bare på fysiske målinger bruker systemet en høyoppløselig stereo-dybdekamerastrøm og et konvolusjonsneuralt nettverk for å identifisere sprekkelignende mønstre. Denne avanserte teknologien er i stand til å oppdage selv de fineste mønstre og avvik i store datavolumer. Når interessesonen er identifisert, skanner en robotarm området med en laservinneskanner og skaper et omfattende tredimensjonalt bilde av det skadde området. I tillegg skanner et Lidar-kamera den omkringliggende strukturen og gir verdifull informasjon.
Fordelene med dette nye systemet strekker seg utover den initielle inspeksjonen. Den digitale tvillingsmodellen gir mulighet for å følge sprekkevekst, og gir broeiere en bedre forståelse av tilstanden til infrastrukturen. Dette gjør det mulig å planlegge vedlikeholds- og reparasjonsarbeidet effektivt, og sikre langsiktig strukturell integritet i bygninger og broer.
Mens menneskelige inspektører fortsatt vil spille en rolle i beslutningstakingen, kan introduksjonen av AI-styrte robotassistenter sterkt redusere deres arbeidsbelastning og øke sannsynligheten for å unngå feiloversikt eller subjektive vurderingsfeil. Ved å automatisere inspeksjonsprosessen kan datainnsamlingen begrenses til områder som krever oppmerksomhet, noe som forbedrer effektiviteten og nøyaktigheten totalt sett.
Forskerne ser for seg å integrere dette systemet i en større autonom overvåkningsramme som inkluderer droner og andre autonome kjøretøyer. Denne helhetlige tilnærmingen har som mål å skape et mer intelligent og effektivt system for å opprettholde strukturell integritet på ulike typer infrastruktur.
Testing i virkeligheten og samarbeid med industri- og reguleringsorganer vil være avgjørende for den praktiske bruken og kontinuerlig forbedring av denne transformasjonsmessige teknologien. Med potensialet til å revolusjonere strukturinspeksjonen signaliserer dette AI-styrte robotiske systemet en ny æra for forebyggende vedlikehold og reparasjoner av aldrende infrastruktur.
FAQ Seksjon:
1. Hva er det AI-styrte robotiske systemet utviklet av forskere ved Drexel University?
– Det AI-styrte robotiske systemet er en banebrytende teknologi som kombinerer datavitenskap og maskinlæring for å inspisere og vurdere strukturer og bygninger for skader.
2. Hvordan identifiserer systemet potensielle problemområder?
– Systemet bruker datavitenskap og en dyp lære-algoritme for å identifisere sprekkelignende mønstre og avvik i data samlet inn fra høyoppløselige stereo-dybdekameraer og Lidar-kameraer.
3. Hva er fordelen med å bruke dette systemet i forhold til tradisjonelle inspeksjonsmetoder?
– Systemet effektiviserer inspeksjonsprosessen og gjør den mer nøyaktig. Det kan identifisere problemområder som kan være vanskelige å oppdage med det blotte øye eller tradisjonelle metoder.
4. Hvordan skaper systemet en digital tvilling av det skadde området?
– Etter å ha identifisert interesseområdet skanner en robotarm området med en laservinneskanner og skaper et tredimensjonalt bilde av det skadde området.
5. Hva er fordelene med den digitale tvillingsmodellen?
– Den digitale tvillingsmodellen gjør det mulig å følge sprekkevekst, og gir broeiere en bedre forståelse av tilstanden til infrastrukturen. Dette muliggjør effektiv planlegging av vedlikeholds- og reparasjonsarbeid.
6. Hvordan reduserer dette systemet arbeidsbelastningen til menneskelige inspektører?
– Ved å automatisere inspeksjonsprosessen begrenser systemet datainnsamlingen til områder som krever oppmerksomhet. Dette reduserer arbeidsbelastningen til menneskelige inspektører og minsker sannsynligheten for feiloversikt eller subjektive vurderingsfeil.
7. Hva er visjonen for fremtiden med dette systemet?
– Forskerne ønsker å integrere dette systemet i en større autonom overvåkningsramme som inkluderer droner og andre autonome kjøretøyer. Denne helhetlige tilnærmingen har som mål å skape et mer intelligent og effektivt system for å opprettholde strukturell integritet.
Nøkkelbegreper og definisjoner:
– Datavitenskap: Datavitenskap er et felt innen kunstig intelligens som fokuserer på å muliggjøre at datamaskiner får en overordnet forståelse av digitale bilder eller videoer.
– Maskinlæring: Maskinlæring er en del av kunstig intelligens som bruker algoritmer og statistiske modeller for å lære av og kunne gi forutsigelser eller treffe beslutninger uten å være eksplisitt programmert.
– Dyp læring: Dyp læring er en del av maskinlæring som bruker nevrale nettverk med flere lag for å lære og trekke ut komplekse mønstre og representasjoner fra data.
Foreslåtte relaterte lenker:
– Drexel University
– Oversikt over kunstig intelligens
– Digitalt bibliotek for datavitenskapsselskapet
The source of the article is from the blog lanoticiadigital.com.ar