Un sistem robotic avansat ghidat de inteligența artificială a fost dezvoltat de cercetătorii de la Universitatea Drexel din Pennsylvania, promițând să transforme modul în care structurile și clădirile sunt inspectate pentru a depista eventualele daune. Cu scopul de a preveni eșecurile, acest sistem inovator combină tehnologiile de viziune artificială și de învățare automată pentru a identifica și evalua posibilele zone de problemă.
Starea actuală a infrastructurii reprezintă o preocupare tot mai mare, cu structuri care se deteriorează mai rapid decât pot fi întreținute. Colapsurile și eșecurile recente au evidențiat necesitatea unei metode mai eficiente și mai eficace de identificare a semnelor de deteriorare și de prevenire a evenimentelor catastrofale. Metodele tradiționale de inspecție presupun un consum mare de timp și nu pot acoperi fiecare crăpătură, ceea ce face dificilă identificarea semnelor periculoase de eșec în timp ce acestea se amestecă cu uzura normală.
Noul sistem multiscale utilizează viziunea artificială și un algoritm de învățare profundă pentru a identifica zonele de problemă. Acesta dirijează apoi o serie de scanări cu laser pentru a crea o replică digitală care poate fi utilizată pentru a evalua și monitoriza în mod precis daunele. Procesul de inspecție este astfel optimizat, diminuând volumul de lucru și facilitatează eforturile de întreținere și reparații direcționate.
În loc să se bazeze exclusiv pe măsurători fizice, sistemul utilizează un sistem stereo avansat de camere de adâncime înaltă rezoluție și o rețea neuronală convoluțională pentru a identifica modele asemănătoare cu crăpăturile. Această tehnologie avansată este capabilă să detecteze chiar și cele mai mici modele și discrepanțe în volume mari de date. Odată ce regiunea de interes este identificată, un braț robotic scanează zona cu un scaner cu linie laser, creând o imagine tridimensională cuprinzătoare a zonei afectate. În plus, o cameră Lidar scanează structura înconjurătoare, furnizând informații valoroase suplimentare.
Beneficiile acestui nou sistem se extind dincolo de inspecția inițială. Modelul replicii digitale permite urmărirea evoluției crăpăturilor, oferind proprietarilor podurilor o mai bună înțelegere a condiției infrastructurii lor. Acest lucru le permite planificarea eficientă a eforturilor de întreținere și reparații, asigurând integritatea structurală pe termen lung a clădirilor sau podurilor.
Deși inspectorii umani vor juca în continuare un rol în procesul de luare a deciziilor, introducerea asistenților roboți ghidați de inteligența artificală poate reduce în mare măsură volumul lor de lucru și poate reduce probabilitatea de omisiuni sau erori de judecată subiective. Prin automatizarea procesului de inspecție, colectarea de date poate fi limitată la zonele care necesită atenție, îmbunătățind eficiența și acuratețea generală.
Cercetătorii își imaginează integrarea acestui sistem într-un cadru autonom de monitorizare mai mare, care include drone și alte vehicule autonome. Această abordare cuprinzătoare vizează crearea unui sistem mai inteligent și mai eficient pentru menținerea integrității structurale a diferitelor tipuri de infrastructuri.
Testarea în condiții reale și colaborarea cu industria și autoritățile de reglementare vor fi cruciale pentru aplicarea practică și îmbunătățirea continuă a acestei tehnologii transformative. Cu potențialul de a revoluționa inspecția structurală, acest sistem robotic ghidat de inteligența artificială marchează o nouă eră în eforturile de întreținere și reparații preventive pentru infrastructurile învechite.
Întrebări frecvente:
1. Ce este sistemul robotic ghidat de inteligența artificială dezvoltat de cercetătorii de la Universitatea Drexel?
– Sistemul robotic ghidat de inteligența artificială este o tehnologie inovatoare care combină viziunea artificială și învățarea automată pentru a inspecta și evalua structurile și clădirile în vederea depistării daunelor.
2. Cum identifică sistemul potențialele zone de problemă?
– Sistemul utilizează viziunea artificială și un algoritm de învățare profundă pentru a identifica modele asemănătoare cu crăpăturile și discrepanțele în datele colectate de camere de adâncime stereo înaltă rezoluție și camere Lidar.
3. Care este avantajul utilizării acestui sistem față de metodele tradiționale de inspecție?
– Sistemul optimizează procesul de inspecție, fiind mai eficient și mai precis. Poate identifica zonele de problemă care ar putea fi dificil de detectat cu ochiul liber sau cu metode tradiționale.
4. Cum creează sistemul o replică digitală a zonei afectate?
– După identificarea regiunii de interes, un braț robotic scanează zona cu un scaner cu linie laser, creând o imagine tridimensională a zonei afectate.
5. Care sunt beneficiile modelului replicii digitale?
– Modelul replicii digitale permite urmărirea evoluției crăpăturilor, oferind proprietarilor de poduri o mai bună înțelegere a stării infrastructurii lor. Acest lucru permite o planificare eficientă a eforturilor de întreținere și reparații.
6. Cum reduce acest sistem volumul de lucru al inspectorilor umani?
– Prin automatizarea procesului de inspecție, sistemul limitează colectarea de date doar la zonele care necesită atenție. Aceasta reduce volumul de lucru al inspectorilor umani și scade probabilitatea de omisiuni sau erori de judecată subiective.
7. Care este viziunea de viitor pentru acest sistem?
– Cercetătorii își propun să integreze acest sistem într-un cadru autonom de monitorizare mai mare, care include drone și alte vehicule autonome. Această abordare cuprinzătoare vizează crearea unui sistem mai inteligent și mai eficient pentru menținerea integrității structurale.
Termeni cheie și definiții:
– Viziune artificială: Viziunea artificială este o ramură a inteligenței artificiale care se concentrează pe posibilitatea computerelor de a înțelege imaginile și videoclipurile digitale la un nivel înalt.
– Învățare automată: Învățarea automată este o subramură a inteligenței artificiale care utilizează algoritmi și modele statistice pentru a permite computerelor să învețe și să facă predicții sau decizii fără a fi programate explicit.
– Învățare profundă: Învățarea profundă este o subramură a învățării automate care utilizează rețele neuronale cu mai multe straturi pentru a învăța și extrage modele și reprezentări complexe din date.
Link-uri relevante sugerate:
– Universitatea Drexel
– Prezentare generală asupra inteligenței artificiale
– Biblioteca digitală a Societății de Calculatoare
The source of the article is from the blog kunsthuisoaleer.nl