Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Разработка пермских ученых позволит выявлять аварийные здания с помощью нейросетей
Обслуживающие организации домов часто пренебрегают выполнением периодических осмотров и обследований для определения их технического состояния и своевременного восстановления повреждений — это дорого. При нерегулярных осмотрах сроки безопасной эксплуатации зданий снижаются. Использование беспилотников с автоматическим определением состояния стен позволяет точнее устанавливать наличие дефектов, снизить влияние субъективности экспертов, повысить производительность труда и скорость создания отчетов о состоянии домов. Ученые Пермского Политеха разрабатывают программу с искусственным интеллектом, способную выявлять аварийное состояние зданий и его причины по фотографиям трещин. Проектом уже заинтересовалось ведущее промышленное предприятие Пермского края.
Статья опубликована в журнале «Строительные конструкции, здания и сооружения». Исследование проведено в рамках реализации программы стратегического академического лидерства «Приоритет-2030».
Сегодня известны технологии автоматического определения дефектов на бетонных зданиях. Кирпичные дома отличаются от них характером трещин: они могут быть короткими и с малым раскрытием. В связи с этим может быть недостаточно разрешения изображений или видео, чтобы определить их при съемке с уровня земли. Также в России есть разработки по выявлению разрушений на кирпичных конструкциях, но они созданы на более старых нейросетях и не устанавливают причины возникновения.
Ученые Пермского Политеха создают технологию с использованием ИИ, которая позволит автоматически распознать трещины на поверхности фасадов зданий и выявить фактор их появления. Для этого эксперты написали код в программе Google Colab, в которую загрузили исходный набор данных для обучения нейросетей. Наличие посторонних предметов, условия съемки и прочее сказываются на результатах и требуют большого объема информации – т.е. серьезных временных затрат. Поэтому политехники умышленно ограничили данные до 780 обучающих и 30 тестовых изображений (640×640 пикселей). Этого достаточно для проверки эффективности.
«В основе нашей разработки – сверточные нейросети, которые помогают компьютерам видеть и понимать изображения и видео. По ходу обучения модель тренируется обнаруживать дефекты на фотографиях фасадов с трещинами и без. Она прогнозирует их расположение по «обучающим» фото, сравнивает с правильным вариантом, определяет, насколько ошиблась, и проводит корректировку. Один полный проход по всему обучающему набору данных называется эпохой. Методом подбора количества эпох от 10 до 75 мы выявили, что оптимальное число таких подходов – 50. Если значение меньше, снижается точность показателей, если больше – почти не меняется, но длительность обучения увеличивается примерно в 1,57 раза», – комментирует Сергей Крылов, аспирант кафедры «Строительные конструкции и вычислительная механика» ПНИПУ.
«Сегодня программа определяет трещины на тестовых фотографиях за время не более 20 миллисекунд, то есть не менее трех кадров в секунду. Планируется улучшить этот показатель до восьми кадров, что позволит качественно определять дефекты на видео в реальном времени с использованием беспилотных летательных аппаратов. Точность определения сейчас доходит до 60 процентов. В будущем стремимся повысить ее до 95 процентов и более, а также доработать часть, отвечающую за определение причин появления трещин», – рассказывает Галина Кашеварова, профессор кафедры «Строительные конструкции и вычислительная механика» ПНИПУ, доктор технических наук.
Созданная учеными ПНИПУ программа в дальнейшем позволит повысить точность и скорость своевременного выявления аварийных зданий и тем самым повысит их безопасность. На данном этапе разработка позволяет ускорять создание технических отчетов о состоянии домов, снижая ручной труд.
Telegram 
Дзен 
VK Первое поколение людей, в жизни которых технологии заняли значительное место, уже приблизилось к солидному возрасту. Как использование гаджетов повлияло на их когнитивные способности? На этот вопрос ответили исследователи из двух американских университетов.
Под впечатлением от все более широких возможностей систем искусственного интеллекта некоторые пользователи готовы проводить часы за общением с голосовыми ИИ-ассистентами или текстовыми чат-ботами. Неудивительно, что в результате таких контактов ИИ перестает восприниматься как бездушная технология, а начинает казаться заслуживающим доверия собеседником, практически другом или даже чем-то большим. Настолько, что сюжет фильма «Она», в котором главный персонаж в исполнении Хоакина Феникса влюбился в ИИ-личность по имени Саманта, уже не выглядит таким фантастическим. Тенденция вызывает тревогу: международная группа психологов предупредила, что углубление отношений с ИИ до уровня романтических несет серьезные риски — вплоть до разрушения человеческих связей и суицидов.
Мы получаем информацию об окружающем мире с помощью органов чувств: зрительную — с помощью глаз, звуковую — с помощью ушей и так далее. Однако исследователи из США обнаружили, что, если какие-то из органов чувств не работают, человек всё равно может усвоить специфическую для них информацию — например, будучи незрячим, получить такое же представление о цветах, как у людей без проблем со зрением.
Инженеры компании Unitsky String Technologies Inc. разработали несколько вариантов транспортно-инфраструктурных комплексов, способных значительно улучшить пассажирское сообщение в городах, расположенных по обеим берегам крупных водных артерий. Обычно такие мегаполисы сталкиваются с необходимостью строительства дорогих капитальных сооружений — шоссейных мостов, что не всегда подъемно для городского бюджета. Решение белорусских инженеров куда менее ресурсоемкое. Для примера возьмем Ростов-на-Дону, где есть запрос на устойчивое сообщение между левобережной частью города с историческим центром.
Биофизики выявили общие закономерности в коллективном движении клеток, которые сохраняются у бактерий, животных и человека. Клетки демонстрируют скрытую симметрию, известную как конформная инвариантность, в своих вихревых узорах. Это открытие указывает на существование универсальных физических принципов, управляющих живой материей.
Астроном Дэвид Киппинг использовал данные по последнему общему предку всего живого, чтобы сделать неожиданный вывод: жизнь возникла на нашей планете очень рано и самостоятельно, а не была занесена извне. Если это так, то ее возникновение должно быть достаточно частым событием. По крайней мере, на экзопланетах, по параметрам близким к Земле.
До 13 тысяч лет назад в Северной Америке жил вид, который ученые до недавнего времени считали волком. Компания Colossal Biosciences объявила о возрождении этого вымершего вида, но биологические детали ставят ее заявление под серьезное сомнение.
Масштабный анализ геномов показал, что вид Homo sapiens возник в результате смешения двух древних популяций. Они разделились полтора миллиона лет назад, а затем воссоединились до расселения по миру.
Известный американский отраслевой обозреватель Эрик Бергер взял интервью у экипажа космического корабля Boeing, из-за технических проблем которого два астронавта задержались на орбите на девять месяцев вместо одной недели. Детали, которые они озвучили, указывают на серьезные проблемы Starliner, о которых ранее умалчивали. Люди провели немало времени при глубоко нештатной температуре. При слегка другом сценарии миссии экипаж корабля мог погибнуть. Официальные заявления NASA и Boeing сразу после июньского полета к МКС, судя по интервью, были заведомо неправдивыми.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
Мы скоро прочитаем его и свяжемся с Вами по указанной почте. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно