Revoluční systém řízený umělou inteligencí a robotikou byl vyvinut výzkumníky z Drexel University ve státě Pennsylvania a slibuje zásadní změnu ve způsobu inspekce konstrukcí a budov za účelem odhalování poškození. Tento inovativní systém kombinuje technologie počítačového vidění a strojového učení s cílem identifikovat a posoudit potenciální problematické oblasti.
Současný stav infrastruktury je stále větším zdrojem obav, protože konstrukce se zhoršují rychleji, než je lze udržovat. Nedávné kolapsy a selhání přitahují pozornost k potřebě efektivnějšího a účinnějšího způsobu detekce příznaků zhoršování a předcházení katastrofickým událostem. Tradiční metody inspekce jsou časově náročné a nedokážou pokrýt každou trhlinu, což komplikuje identifikaci nebezpečných příznaků selhání mezi normálním opotřebením.
Nový systém pracuje s více měřítky a využívá počítačového vidění a hlubokého učení k identifikaci problematických oblastí. Poté ovládá sérii laserových skenů pro vytvoření digitálního dvojčete, které lze použít pro přesné posouzení a monitorování škod. Tímto způsobem lze značně snížit zátěž inspekce a umožnit cílené úsilí o údržbu a opravy.
Namísto spoléhání se pouze na fyzická měření systém využívá kamery s vysokým rozlišením a hloubkovým stereokamerovým systémem, které jsou propojeny s konvolučním neuronovým sítí. Tato pokročilá technologie dokáže detekovat i nejmenší vzory a rozdíly ve velkém množství dat. Jakmile je identifikována třída zájmu, robotická paže skenuje oblast laserovým skenerem a vytváří komplexní trojrozměrný obraz poškozené oblasti. Kromě toho skenuje LIDAR kamera okolní strukturu a poskytuje další cenné informace.
Výhody tohoto nového systému přesahují samotnou inspekci. Digitální dvojče umožňuje sledování růstu trhlin a poskytuje majitelům mostů lepší představu o stavu jejich infrastruktury. To jim umožňuje efektivně plánovat údržbu a opravy, čímž zajišťují dlouhodobou strukturální integritu budovy nebo mostu.
Přestože lidským inspektorům stále připadá role rozhodování, začlenění průvodců roboty řízenými umělou inteligencí může značně snížit jejich pracovní zátěž a snížit pravděpodobnost dohledu nebo subjektivních chyb. Automatizací inspekčního procesu lze omezit sběr dat pouze na oblasti, které vyžadují pozornost, a zlepšit celkovou efektivitu a přesnost.
Výzkumníci si představují začlenění tohoto systému do rozsáhlejšího autonomního monitorovacího rámce, který zahrnuje drony a další autonomní vozidla. Tento komplexní přístup si klade za cíl vytvořit inteligentnější a efektivnější systém pro udržování strukturální integrity různých druhů infrastruktury.
Pro praktickou aplikaci a neustálé zdokonalování této transformační technologie budou nezbytné testy v reálném světě a spolupráce s průmyslem a regulačními orgány. S potenciálem zásadně změnit inspekci konstrukcí signalizuje tento systém řízený umělou inteligencí a robotikou novou éru prevence údržby a oprav pro stárnoucí infrastrukturu.
Často kladené otázky:
1. O jaký systém řízený umělou inteligencí a robotikou se jedná, který byl vyvinut výzkumníky z Drexel University?
– Systém řízený umělou inteligencí a robotikou je revoluční technologie, která kombinuje počítačové vidění a strojové učení pro inspekci a posouzení konstrukcí a budov.
2. Jakým způsobem systém identifikuje potenciální problémové oblasti?
– Systém využívá počítačové vidění a algoritmus hlubokého učení k identifikaci vzorů připomínajících trhliny a rozdílů ve výsledcích získaných z kamer s vysokým rozlišením a LIDAR kamery.
3. Jaký je přínos použití tohoto systému oproti tradičním metodám inspekce?
– Systém zefektivňuje inspekční proces a zvyšuje jeho přesnost. Dokáže identifikovat problémové oblasti, které by mohly být obtížné detekovat pouhým okem nebo tradičními metodami.
4. Jak systém vytváří digitální dvojče poškozené oblasti?
– Poté, co je identifikována oblast zájmu, robotická paže skenuje oblast laserovým skenerem a vytváří trojrozměrný obraz poškozené oblasti.
5. Jaké jsou výhody digitálního dvojče?
– Digitální dvojče umožňuje sledování růstu trhlin a majitelům mostů poskytuje lepší představu o stavu jejich infrastruktury. To umožňuje efektivní plánování údržby a oprav.
6. Jak tento systém snižuje pracovní zátěž lidských inspektorů?
– Automatizací inspekčního procesu systém omezuje sběr dat pouze na oblasti, které vyžadují pozornost. To snižuje pracovní zátěž lidských inspektorů a snižuje pravděpodobnost dohledu nebo subjektivních chyb.
7. Jaká je budoucí vize tohoto systému?
– Výzkumníci si představují začlenění tohoto systému do rozsáhlejšího autonomního monitorovacího rámce, který zahrnuje drony a další autonomní vozidla. Tento komplexní přístup si klade za cíl vytvořit inteligentnější a efektivnější systém pro udržování struktury.
Klíčové pojmy a definice:
– Počítačové vidění: Počítačové vidění je odvětví umělé inteligence, které se zaměřuje na umožnění počítačům získávat vyšší úroveň porozumění digitálním obrázkům nebo videím.
– Strojové učení: Strojové učení je podmnožina umělé inteligence, která využívá algoritmy a statistické modely, aby umožnila počítačům učit se a předpovídat nebo rozhodovat bez explicitního programování.
– Hluboké učení: Hluboké učení je podmnožinou strojového učení, která využívá neuronové sítě s více vrstvami k učení a extrakci složitých vzorů a reprezentací z dat.
Navrhované související odkazy:
– Drexel University
– Přehled umělé inteligence
– Digitální knihovna Computer Society
The source of the article is from the blog queerfeed.com.br