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.
Искусственный интеллект оценил техническое состояние производственных сооружений
Сегодня в российском строительном секторе наблюдается нехватка кадров, достигающая 10-25 процентов. Появляется все больше молодых специалистов, у которых недостаточно опыта для достоверного установления состояния сооружений. Статистика аварий строительных конструкций демонстрирует, что ошибочная оценка — одна из основных причин разрушения материалов помимо естественного износа. Ученые Пермского Политеха разработали программу, которая автоматически определяет техническое состояние сооружения с помощью искусственного интеллекта. Это позволит проводить своевременный ремонт и тем самым снизить риски аварий и катастроф.
Статья опубликована в журнале «Вестник ПТО РААСН». Исследование проведено в рамках реализации программы стратегического академического лидерства «Приоритет-2030».
Важную роль в металлургической, химической, угольной, горнорудной, энергетической и других отраслях промышленности играют здания перегрузочных узлов сыпучих материалов (например, угля, шихты, руды) с одного конвейера на другой. Это один из наиболее распространенных видов транспортных коммуникаций на большинстве современных заводов. На территории одного производства их может быть от одного до 40 и более. Разрушение такой конструкции создает опасность и увеличивает риск несчастных случаев, остановки производства.
Обследование и мониторинг технического состояния и своевременный ремонт таких объектов позволяет избежать тяжелых последствий, но экспертная оценка субъективна. Человеку не всегда удается точно определить, к какой категории относится конструкция: в норме, требует замены элементов или нуждается в тотальном восстановлении. Для грамотного рассмотрения проблем специалист должен обладать многолетним опытом и знаниями, и чтобы стать экспертом, требуется не один год практической деятельности.
Ученые Пермского Политеха разработали программу для определения технического состояния и назначения ремонтных мероприятий для зданий перегрузочных узлов, используя технологию искусственного интеллекта – нейросетевую модель. Для ее обучения использовали материалы технических отчетов за 1997 – 2024 годы.
На данном этапе разработан алгоритм обучения полносвязной нейронной сети с двумя скрытыми слоями, но пока без пользовательского интерфейса.
«В выборку для обучения нейросети вошли колонны, вертикальные и горизонтальные связи, главные и второстепенные балки перекрытий и покрытия, данные о монолитных плитах и так далее. В качестве входных данных учитывались все параметры, встречающиеся при обследовании перегрузочных узлов: уровень коррозии материала, состояние защитного покрытия, узлов, данные расчетов, нарушения целостности. В зависимости от их сочетания друг с другом ИИ определяет, к какой категории следует отнести конструкцию и требуется ли ей ремонт», – рассказывает Виталий Платунов, аспирант кафедры «Строительные конструкции и вычислительная механика» ПНИПУ.
«В ходе экспериментов модель показала до 95 процентов точности и уже может применяться в строительстве. В дальнейшем мы планируем проверить ее на большем количестве данных и доработать в полноценного бота в Telegram. Там молодым специалистам будет гораздо удобнее и проще работать с программой», – комментирует Галина Кашеварова, профессор кафедры «Строительные конструкции и вычислительная механика» ПНИПУ, доктор технических наук.
Разработка ученых Пермского Политеха позволит применять автоматизированные решения в области экспертных оценок, повысить качество обследований и, как следствие, обеспечить надежную и безопасную эксплуатацию зданий перегрузочных узлов.
Telegram 
Дзен 
VK Бразильские зоологи выяснили, каких именно насекомых и пауков ловят домашние кошки в городах. Для этого использовали не полевые наблюдения, а анализ социальных сетей. Просмотрев более 17 000 видео и фото в TikTok и на фотостоке iStock, ученые нашли 550 записей кошачьей охоты. Самая частая добыча — кузнечики, сверчки, цикады и тараканы.
Чтобы охотиться при температурах ниже нуля, пауки рода Clubiona выработали особые белки-антифризы. Изучив членистоногих, собранных в грушевых садах неподалеку от города Брно (Чехия), ученые раскрыли молекулярный механизм, позволяющий этим паукам не впадать в зимнюю спячку.
Наблюдая за галактикой CANUCS-LRD-z8.6 с помощью космической обсерватории «Джеймс Уэбб», астрономы обнаружили в ее центре сверхмассивную черную дыру. Хотя она существовала всего через 500 миллионов лет после Большого взрыва, ее масса оказалась рекордной для столь ранней эпохи.
Так называемые зумеры и альфа, несмотря на молодой возраст, уже формируют ключевые поведенческие и потребительские тренды. Ученые Пермского Политеха рассказали, почему обозначение поколений начали с конца алфавита, как альфа и зумеры отличаются в способности к терпеливости, совмещении цифрового и реального «Я», подходу к профессиональной деятельности и отношении к финансам, какое мышление пришло на смену клиповому и как использование искусственного интеллекта повлияет на авторитет родителей.
Человеческие языки разнообразны, но это разнообразие ограничивается повторяющимися закономерностями. Пытаясь описать правила, которым подчиняются различия в грамматике, лингвисты сформулировали ряд так называемых грамматических универсалий — утверждений, предположительно верных для всех или большинства языков мира. Международная команда ученых провела статистический анализ на материале 2430 языков и обнаружила, что соответствующими действительности можно считать около трети таких утверждений.
Бразильские зоологи выяснили, каких именно насекомых и пауков ловят домашние кошки в городах. Для этого использовали не полевые наблюдения, а анализ социальных сетей. Просмотрев более 17 000 видео и фото в TikTok и на фотостоке iStock, ученые нашли 550 записей кошачьей охоты. Самая частая добыча — кузнечики, сверчки, цикады и тараканы.
Проанализировав данные наблюдений, полученных с помощью наземных обсерваторий за последние два десятилетия, астрономы обнаружили потенциально обитаемый мир — суперземлю Gliese 251 c (GJ 251 с). Планета обращается вокруг красного карлика на расстоянии около 18 световых лет от Земли и считается одним из самых перспективных кандидатов для поисков жизни.
Человеческие языки разнообразны, но это разнообразие ограничивается повторяющимися закономерностями. Пытаясь описать правила, которым подчиняются различия в грамматике, лингвисты сформулировали ряд так называемых грамматических универсалий — утверждений, предположительно верных для всех или большинства языков мира. Международная команда ученых провела статистический анализ на материале 2430 языков и обнаружила, что соответствующими действительности можно считать около трети таких утверждений.
По расчетам, большинство «гостей» из других звездных систем летят к Земле примерно со стороны созвездия Геркулес. Скорее всего, они время от времени падают на нашу планету, просто мы еще не научились это замечать. Как удалось вычислить, чаще всего они должны падать зимой и где-то в окрестностях экватора.
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