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.
Иногда лучшая помощь природе — просто оставить ее в покое и не мешать. Британские экологи доказали, что заброшенная фермерская пашня способна без миллионных затрат и покупных семян превратиться в роскошный цветущий луг. Для этого потребовалось лишь 11 лет времени и обычный ежегодный покос травы.
Ни один регион на Земле не обладает стопроцентной устойчивостью ко всем возможным глобальным катастрофическим рискам. Тем не менее существует место, имеющее максимальный запас прочности в такой ситуации, — и это Австралия.
Ребенок легче взрослого, быстрее осваивается в новой обстановке и обладает пластичной нервной системой — значит, невесомость он перенесет проще. Это рассуждение звучит убедительно ровно до тех пор, пока ребенка считают уменьшенной копией взрослого. На самом деле его скелет еще набирает прочность, мышцы учатся работать вместе с нервной системой, вестибулярный аппарат настраивает ощущение положения тела, а органы и ткани проходят этапы, которые нельзя повторить после завершения роста. Если в этот период убрать постоянную нагрузку земного притяжения, организм будет не только приспосабливаться к новой среде: он станет формироваться внутри нее. Каким получится результат, медицина сегодня не знает: длительных орбитальных исследований с участием несовершеннолетних не проводилось.
Биологи провели молекулярный анализ тканей человеческого мозга и выяснили, что при тяжелой депрессии останавливается процесс образования новых нейронов. Открытие показало, что природа заболевания кроется не только в химическом дисбалансе нейромедиаторов, но и в физическом нарушении клеточного обновления гиппокампа.
Иногда лучшая помощь природе — просто оставить ее в покое и не мешать. Британские экологи доказали, что заброшенная фермерская пашня способна без миллионных затрат и покупных семян превратиться в роскошный цветущий луг. Для этого потребовалось лишь 11 лет времени и обычный ежегодный покос травы.
Приблизительно 130 миллионов лет назад, когда по земле бродили динозавры, какое-то млекопитающее пробежало по влажной песчаной дюне на территории современной южной части Бразилии. Размер оставленных этим древним существом следов поразил палеонтологов.
Долгое время считалось, что до прихода европейцев тропические леса Амазонии были заселены сравнительно плохо. Однако выяснилось, что плотная растительность скрывает большинство следов древних обществ. С помощью воздушного лазерного сканирования ученые обнаружили сотни неизвестных земляных сооружений и предположили, что около двух тысяч лет назад население юго-западной части Амазонии могло достигать трех миллионов человек.
Американская компания Firebird официально запустила в городе Раздан крупный центр обработки данных и фабрику искусственного интеллекта. На сегодняшний день это самый масштабный технологический хаб подобного уровня в СНГ, а после завершения всех этапов строительства он войдет в пятерку самых мощных вычислительных кластеров в мире.
После сокращения длины очередей и роста доступности бензина в первую неделю августа ситуация снова ухудшилась. Если с 20 июня по начало августа кризис носил в основном психологический характер, то сейчас ситуация принципиально иная: августовские атаки на НПЗ показали, что меры по усилению их противовоздушной обороны не были достаточно полными. Значит, прогноз автора Naked Science от 19 июля о том, что острая фаза кризиса закончится до конца лета, был частично неверным.
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