Arev võtmeolekuga AI-põhisele tunneliohutusele
Jaapani ettevõtted Okumura Corporation ja System Planning Research Institute ühinesid jõududega, et uuendada ehitusohutuse valdkonda. Nad on välja töötanud tipptasemel “Kivirinde jälgimissüsteemi”, mis tuvastab varajased mägipiirkonna tunneliehituse ajal levinud ohud, tuntud kui “hatsuchi” ehk kivivaringu. Rakendades kunstlikku intelligentsi (AI) betooni pragude analüüsimiseks kaeviku alguses, mida nimetatakse “lõikepinnaks”, eesmärgiks on süsteem ära hoida võimalikke katastroofe mägiprojektide ehitamise ajal.
Varjatud pragude edasijõudnud tuvastamine
See intelligentne süsteem toimib, tehes pilti lõikepinnast kaameratega ning kasutades AI-d, et tuvastada pragusid betoonis—mõned neist võivad olla inimsilmale nähtamatud. Süsteemi on treenitud mitmesugustele piltidele, sealhulgas nii katsekehadele kui ka tegelikule pihustatud betoonile lõikepindadelt. Arendajad väidavad, et AI saavutab muljetavaldava, üle 86%-lise tuvastustäpsuse.
Toetusjuhised ohutumaks tunneliehituseks
Jaapani Töötervishoiu, Töö- ja Sotsiaalministeeriumi poolt esitatud juhiste kohaselt on oluline, et rajatised nimetaksid pühendunud kivirinde jälgimispersonali ning rakendaksid pidevat järelvalvet lõikepinna tegevustele. Uus kivivarinde jälgimissüsteem toimib olulise tööriistana nende kohustuslike ohutusmeetmete toetamisel.
Edukad välipraktikad tulevaste täiustuste eelseisvale
Süsteemi on juba edukalt välja testitud Nagasaki maakonnas, Tsushima linna provisoorse Mikari tunneli ehitusplatsil, tuues kaasa lootustandvaid tulemusi. Tehnoloogia mitte ainult ei vähenda vajadust inspektoritel läheneda ohtlikele aladele, vaid annab ka pragude tuvastamistulemused 40–60 sekundi jooksul. Ettevõtted kavatsevad süsteemi rakendada erinevatel ehitusplatsidel ning on pühendunud pidevale arengule, lahendades väljakutseid ja täiustades süsteemi veelgi.
See uus AI-toega Kivivarinde Jälgimissüsteem esindab olulist arengut ehitusohutuses, ühendades AI võimalused vajadusega parema jälgimise järele tunnelite ehitamisel, eriti mägede kaudu. Sarnaseid tehnoloogiaid kasutatakse üha enam ehitussektoris ohutuse ja efektiivsuse parandamiseks. Järgnevalt on mõned laiemad teadmised, mis on seotud antud teemaga:
Aktuaalsed turusuundumused:
Ehitussektor võtab järjest enam vastu digitaalset muudatust ja automatiseerimist eesmärgiga suurendada tootlikkust, ohutust ja riskijuhtimist. AI ja masinõpe on selle muutuse esikohal, pakkudes lahendusi ennustavale hooldusele, struktuuride tervise jälgimisele ning ohtude tuvastamisele. Tunneliehituse osas võib AI kasutamine viia paremini kavandatud ja turvalisemate operatsioonideni, ennustades võimalikke riske.
Prognoosid:
Globaalne tunneliehituse turg kasvab transpordiinfrastruktuuri ja veemajandussüsteemide suureneva vajaduse tõttu. Selle kasvu osas on oodata AI ja teiste nutikate tehnoloogiate kasutamise kasvu, kuna nad demonstreerivad oma väärtust õnnetuste vähendamisel ja ehitustulemuste parandamisel. Tehnoloogia kasutuselevõtt võib kiirenduda regulatiivsete survepunktide ja sektori pideva ohutusele keskendumise tulemusel.
Põhilised väljakutsed:
Üks peamisi väljakutseid AI süsteemide rakendamisel ehituses on märkimisväärne algne investeering tehnoloogiasse ja koolitusse, mis on vajalik selliste süsteemide tõhusaks kasutamiseks. Lisaks tegeleb ehitussektor sageli keeruliste ja väga muutlike tingimustega, mis võivad muuta AI süsteemide stabiilse esituse kõrgetasemelisel mehitamisel keeruliseks, kui neid pole ulatuslikult treenitud suurtel andmekogumikel.
Kontroversiaalne:
On muresid töökohtade kadumise pärast, kuna AI süsteemid hakkavad üle võtma traditsiooniliselt inimeste poolt tehtavaid ülesandeid. Siiski tehakse sageli vastuargument, et AI süsteemid, nagu Kivivarinde Jälgimissüsteem, suurendavad inimtöötajate võimekust pigem kui asendavad neid, keskendudes ohutusele ja efektiivsusele.
Eelised:
Selliste süsteemide peamised eelised, nagu Kivivarinde Jälgimissüsteem, hõlmavad:
– Ohutuse suurendamine, tuvastades võimalikud kivivarangud enne nende kriitiliseks muutumist.
– Inimeste vajaduse vähendamine ohtlike ülesannete täitmiseks.
– Kiirem analüüs ja otsustamisprotsess tänu AI kiirele andmetöötlusele.
– Täpsem jälgimine, kuna AI saab järjepidevalt jälgida ja analüüsida alasid, mis võivad olla altid inimlikule eksimusele.
Puudused:
Siiski ei saa välistada võimalikke puudusi:
– Kõrged arendus- ja rakenduskulud.
– Vajadus pidevalt uuendada ja koolitada AI algoritme uute andmetega täpsuse säilitamiseks.
– Võimalik vastuseis ehitustöötajatelt, kes võivad olla skeptilised AI tehnoloogiate suhtes.
– Sõltuvus pidevast toitevarustusest ja elektroonikakomponentide tööst, muutes süsteemi haavatavaks tehniliste rikete või voolukatkestuste suhtes.
Seotud lingid:
Uuri rohkem tööstuse AI kasutamise ja selle rolli kohta ohutuse ja efektiivsuse suurendamisel järgmiste linkide kaudu:
– Rahvusvaheline Standardiseerimisorganisatsioon (ISO)
– Aasia Infrastruktuuri Investeerimispangad (AIIB)
– Rahvusvaheline Transportfoorum (ITF)
– Rahvusvaheline Tööorganisatsioon (ILO)
Need organisatsioonid võivad pakkuda täiendavaid teadmisi ja standardeid seoses AI kasutamisega ehitus- ja infrastruktuuriprojektides. Palun märka, et soovitused põhinevad minu teadmiste lõikamise kuupäevast.
The source of the article is from the blog elperiodicodearanjuez.es