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 Когда модели искусственного интеллекта ошибаются и выдают неверный ответ на запрос, пользователи пытаются выяснить причину этой ошибки, задавая вопрос самому ИИ-помощнику. Историк технологий Бендж Эдвардс объяснил, почему делать так нет смысла и как это связано с устройством нейросетей.
Ученым известны случаи близких контактов усатых китов (Mysticeti) и их дальних родственников дельфинов (Delphinidae) в дикой природе, но подобные взаимодействия ранее считали редкостью. Австралийские специалисты, изучающие китообразных, собрали почти две сотни видео и фото со всего мира, опровергающих это мнение. Судя по свидетельствам, чаще всего подобное «общение» происходит между горбатыми китами и дельфинами-афалинами.
76 процентов современных ученых используют ИИ-инструменты в своей работе, но большинство осваивает их самостоятельно, сталкиваясь с трудностями.
Влияет ли формат знакомства на качество последующих романтических отношений в паре? Научные данные на этот счет разнятся. Новое исследование по вопросу представила группа психологов из Польши, Австралии и Великобритании. В попытке понять, при каком сценарии удовлетворенность отношениями выше, а любовь крепче — когда двое нашли друг друга в Сети или познакомились в жизни, — ученые опросили свыше 6000 тысяч человек из разных стран.
Чтобы проверить законы физики в условиях, недоступных на Земле, астрофизик Козимо Бамби (Cosimo Bambi) из Фуданьского университета (Китай) предложил отправить к центру ближайшей черной дыры «нанокрафт» — крошечный зонд, способный добраться до цели примерно за 60-75 лет благодаря наземной лазерной установке.
Ученым известны случаи близких контактов усатых китов (Mysticeti) и их дальних родственников дельфинов (Delphinidae) в дикой природе, но подобные взаимодействия ранее считали редкостью. Австралийские специалисты, изучающие китообразных, собрали почти две сотни видео и фото со всего мира, опровергающих это мнение. Судя по свидетельствам, чаще всего подобное «общение» происходит между горбатыми китами и дельфинами-афалинами.
Прибывшая из межзвездного пространства предполагаемая комета 3I/ATLAS движется по траектории, максимально удобной для гравитационных маневров управляемого корабля, при этом возможность ее отслеживания с Земли практически минимальна. По мнению некоторых ученых, такое «поведение» объекта наводит на определенные мысли.
Примерно 12 800 лет назад в Северном полушарии началось резкое изменение климата, которое сопровождалось вымиранием мегафауны и угасанием культуры Кловис. Такое могло произойти, например, из-за прорыва пресных вод в Атлантику или мощного вулканического извержения. Несколько лет назад ученые обнаружили места на суше с повышенным содержанием элементов платиновой группы, прослоями угля, микрочастицами расплава. По их мнению, это может быть признаком пребывания Земли в потоке обломков кометы или астероида. В новой работе впервые представлены доказательства кометного события в позднем дриасе из морских осадочных толщ.
Команда исследователей из Сколтеха, МФТИ, Института искусственного интеллекта AIRI и других научных центров разработала метод, позволяющий не просто отличать тексты, написанные человеком, от сгенерированных нейросетью, но и понимать, по каким именно признакам классификатор принимает решение о том, является ли текст генерацией или нет. Анализируя внутренние состояния глубоких слоев языковой модели, ученые смогли выделить и интерпретировать численные признаки, отвечающие за стилистику, сложность и «степень уверенности» текста.
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