Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы даете согласие на обработку персональных данных и подтверждаете ознакомление с Политикой.
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 Долгое время считалось, что гигантские стрекозообразные, жившие 300 миллионов лет назад, стали такими из‑за высокого содержания кислорода. Тогда в атмосфере его было около 30% вместо сегодняшних 21%. Учёные полагали, что крупные насекомые задохнулись бы в нашей атмосфере. Но оказалось, что это не так.
Релиз довольно неожиданно перенес время образования протонов и нейтронов в более раннее прошлое Вселенной. К сожалению, из его текста осталось неясным научное обоснование таких фундаментальных изменений в космологии. Также он резко передвинул в прошлое и момент возникновения реликтового излучения.
Ученые, похоже, приблизились к разгадке происхождения пшеницы мягкой — той самой, из которой делают большую часть хлеба и другие мучные изделия. Согласно авторам нового исследования, она, предположительно, появилась 8000 лет назад на территории современной Грузии и Армении.
Релиз довольно неожиданно перенес время образования протонов и нейтронов в более раннее прошлое Вселенной. К сожалению, из его текста осталось неясным научное обоснование таких фундаментальных изменений в космологии. Также он резко передвинул в прошлое и момент возникновения реликтового излучения.
Поставщик элементов окололунной станции попытался сдать клиентам изделия, подвергшиеся коррозии еще до начала его монтажа. Об этом заявил новый глава NASA Джаред Айзекман. Защищая свою позицию, поставщик сообщил, что ранее он поставлял модули с коррозией для МКС, но они все равно до сих пор работают. NASA использует скандал для отказа от алогичного проекта Lunar Gateway, обитаемой космической станции на окололунной орбите.
Ученые, похоже, приблизились к разгадке происхождения пшеницы мягкой — той самой, из которой делают большую часть хлеба и другие мучные изделия. Согласно авторам нового исследования, она, предположительно, появилась 8000 лет назад на территории современной Грузии и Армении.
В последнее время пуски с российских северных космодромов осуществляют без предварительного уведомления, чего не было в прошлом. Вероятно, дело в недавно упомянутых главой «Роскосмоса» атаках на Плесецк во время пуска. Сегодняшний запуск обеспечил вывод на орбиту космических аппаратов военного назначения.
Четыре человека, летящие к Луне, столкнулись с целым рядом мелких неприятностей — от низкой температуры в начале работы до поломки мочевыводящей системы туалета на вторые сутки и необходимости взамен пользоваться пакетами. К счастью, пока самые крупные сложности удалось компенсировать. Но все они вместе могут сдвинуть ситуацию к решению, о котором Naked Science уже говорил в нашем видеоподкасте о миссии: не исключено, что при высадке астронавтов на Луне их корабль состыкуют со Starship не на окололунной, а уже на околоземной орбите.
Когда международная экспедиционная группа, исследующая море Уэдделла в Антарктиде на борту ледокола «Поларштерн», попыталась укрыться от шторма, ученые и экипаж судна удивились внезапному появлению острова, не обозначенного ни на одной морской карте.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Что-то в вашем комментарии показалось подозрительным, поэтому перед публикацией он пройдет модерацию.
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