Un système révolutionnaire de robotique guidé par l’IA a été développé par des chercheurs de l’Université de Drexel en Pennsylvanie, promettant de transformer la façon dont les structures et les bâtiments sont inspectés pour les dommages. Dans le but de prévenir les défaillances, ce système innovant combine la vision par ordinateur et les technologies d’apprentissage automatique pour identifier et évaluer les zones à problèmes potentielles.
L’état actuel des infrastructures est une préoccupation croissante, avec des structures se détériorant plus rapidement qu’elles ne peuvent être entretenues. Les effondrements et les défaillances récents ont mis en évidence la nécessité d’une manière plus efficace et plus efficace d’identifier les signes de détérioration et de prévenir les événements catastrophiques. Les méthodes d’inspection traditionnelles prennent du temps et ne peuvent pas couvrir chaque fissure, ce qui rend difficile l’identification de signes dangereux de défaillance parmi l’usure normale.
Le nouveau système à plusieurs échelles utilise la vision par ordinateur et un algorithme d’apprentissage en profondeur pour identifier les zones à problèmes. Il dirige ensuite une série de scans laser pour créer un doublon numérique qui peut être utilisé pour évaluer et surveiller précisément les dommages. En rationalisant le processus d’inspection, la charge de travail peut être considérablement réduite, permettant des efforts de maintenance et de réparation ciblés.
Au lieu de s’appuyer uniquement sur des mesures physiques, le système utilise une caméra de profondeur stéréo haute résolution et un réseau de neurones convolutifs pour identifier des motifs similaires à des fissures. Cette technologie avancée est capable de repérer même les motifs les plus fins et les écarts dans de grandes quantités de données. Une fois que la région d’intérêt est identifiée, un bras robotique scanne la zone avec un scanner laser en ligne, créant une image tridimensionnelle complète de la zone endommagée. De plus, une caméra LiDAR scanne la structure environnante, fournissant des informations précieuses supplémentaires.
Les avantages de ce nouveau système vont au-delà de l’inspection initiale. Le modèle de doublon numérique permet de suivre la croissance des fissures, offrant aux propriétaires de ponts une meilleure compréhension de l’état de leurs infrastructures. Cela leur permet de planifier efficacement les efforts de maintenance et de réparation, garantissant l’intégrité structurelle à long terme du bâtiment ou du pont.
Bien que les inspecteurs humains jouent toujours un rôle dans la prise de décision, l’introduction d’assistants robotiques guidés par l’IA peut considérablement réduire leur charge de travail et diminuer le risque d’omission ou d’erreurs de jugement subjectives. En automatisant le processus d’inspection, la collecte de données peut être limitée aux zones nécessitant une attention particulière, améliorant ainsi l’efficacité et la précision globales.
Les chercheurs envisagent d’intégrer ce système dans un cadre de surveillance autonome plus vaste comprenant des drones et d’autres véhicules autonomes. Cette approche globale vise à créer un système plus intelligent et plus efficace pour le maintien de l’intégrité structurelle de divers types d’infrastructures.
Des tests réels et une collaboration avec l’industrie et les organismes de réglementation seront cruciaux pour l’application pratique et l’amélioration continue de cette technologie révolutionnaire. Avec le potentiel de révolutionner l’inspection structurelle, ce système robotique guidé par l’IA annonce une nouvelle ère dans les efforts de maintenance et de réparation préventive pour les infrastructures vieillissantes.
FAQ :
1. Qu’est-ce que le système robotique guidé par l’IA développé par des chercheurs de l’Université de Drexel ?
– Le système robotique guidé par l’IA est une technologie révolutionnaire qui combine la vision par ordinateur et l’apprentissage automatique pour inspecter et évaluer les structures et les bâtiments pour les dommages.
2. Comment le système identifie-t-il les zones à problèmes potentielles ?
– Le système utilise la vision par ordinateur et un algorithme d’apprentissage en profondeur pour identifier des motifs similaires à des fissures et des écarts dans les données recueillies à partir de caméras de profondeur stéréo haute résolution et de caméras LiDAR.
3. Quel est l’avantage d’utiliser ce système par rapport aux méthodes d’inspection traditionnelles ?
– Le système rationalise le processus d’inspection, le rendant plus efficace et précis. Il peut identifier des zones à problèmes qui peuvent être difficiles à détecter à l’œil nu ou avec des méthodes traditionnelles.
4. Comment le système crée-t-il un doublon numérique de la zone endommagée ?
– Après avoir identifié la région d’intérêt, un bras robotique scanne la zone avec un scanner laser en ligne, créant une image tridimensionnelle de la zone endommagée.
5. Quels sont les avantages du modèle de doublon numérique ?
– Le modèle de doublon numérique permet de suivre la croissance des fissures, offrant aux propriétaires de ponts une meilleure compréhension de l’état de leurs infrastructures. Cela permet de planifier efficacement les efforts de maintenance et de réparation.
6. Comment ce système réduit-il la charge de travail des inspecteurs humains ?
– En automatisant le processus d’inspection, le système limite la collecte de données aux zones nécessitant une attention particulière. Cela réduit la charge de travail des inspecteurs humains et diminue le risque d’omission ou d’erreurs de jugement subjectives.
7. Quelle est la vision future de ce système ?
– Les chercheurs visent à intégrer ce système dans un cadre de surveillance autonome plus vaste comprenant des drones et d’autres véhicules autonomes. Cette approche globale vise à créer un système plus intelligent et plus efficace pour maintenir l’intégrité structurelle.
Termes clés et définitions :
– Vision par ordinateur : La vision par ordinateur est une branche de l’intelligence artificielle qui se concentre sur la capacité des ordinateurs à comprendre des images ou des vidéos numériques à un niveau avancé.
– Apprentissage automatique : L’apprentissage automatique est une sous-discipline de l’intelligence artificielle qui utilise des algorithmes et des modèles statistiques pour permettre aux ordinateurs d’apprendre à partir de données et de prendre des décisions ou de faire des prédictions sans être explicitement programmés.
– Apprentissage en profondeur : L’apprentissage en profondeur est une sous-discipline de l’apprentissage automatique qui utilise des réseaux neuronaux avec plusieurs couches pour apprendre et extraire des motifs et des représentations complexes à partir de données.
Liens connexes suggérés :
– Université de Drexel
– Présentation de l’intelligence artificielle
– Bibliothèque numérique de la Computer Society
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