Ученые создали программу, которая следит за состоянием фасадов домов
В условиях массового старения жилого фонда и острой нехватки квалифицированных кадров в строительной отрасли возникает прямая угроза безопасности миллионов людей. Многие конструкции зданий постепенно теряют прочность, а скрытые дефекты накапливаются, создавая риск внезапных обрушений. Традиционные методы оценки, такие как визуальный осмотр, требуют значительных временных и финансовых затрат, делая массовые обследования трудными в условиях кадрового дефицита и ограниченных ресурсов. Ученые Пермского Политеха разработали программу с искусственным интеллектом для автоматической оценки технического состояния наружных стен кирпичных зданий. Она с высокой точностью (84%) классифицирует степень износа, минимизируя риск пропуска аварийных ситуаций.
Глобальная проблема стареющей инфраструктуры — это то, с чем сталкивается большинство развитых стран мира. Конструкции зданий, особенно возведенные десятки лет назад, постепенно изнашиваются под воздействием времени, окружающей среды и эксплуатационных нагрузок. На начало 2024 года в России было официально признано аварийными около 70 тысяч домов, в которых проживает более миллиона человек.
Регулярный мониторинг и своевременное выявление дефектов являются залогом предотвращения катастроф. Однако систематическому и качественному обследованию мешает целый ряд проблем: высокая стоимость экспертиз, трудоемкость процессов и «человеческий фактор». В результате накапливаются скрытые дефекты, которые остаются незамеченными до тех пор, пока не достигают критической стадии, требуя уже не планового ремонта, а аварийно-восстановительных работ.
Традиционный метод оценки, при котором инженер визуально осматривает здание и на основе своего опыта выносит вердикт, считается не только медленным, но и часто субъективным. Для существующих сегодня экспертных систем и вероятностных моделей для диагностики нужна также сложная ручная настройка правил. Это часто требует участия высококвалифицированных специалистов двух профилей: опытных инженеров-строителей, которые могут формализовать свой опыт, и программистов, способных перевести эти знания в цифровые системы. Все эти условия делают проверку состояния зданий длительной и дорогостоящей.
Ученые Пермского Политеха разработали программное решение на основе искусственного интеллекта, которое может автоматизировать рутинный процесс определения технического состояния наружных стен кирпичных зданий. Статья опубликована в журнале «Вестник Дагестанского государственного технического университета».
На первом этапе они проанализировали и оцифровали опыт, накопленный в ходе натурных обследований домов. Сбор данных осуществлялся из архивов экспертных организаций, технических отчетов и собственных полевых исследований. Из этого ученые собрали обучающую выборку, описывающую фасады, каждый из которых был разбит на ключевые элементы: цоколь, основное поле стены, перемычки.
В качестве параметров использовались 18 критически важных признаков, таких как ширина трещин, величина отклонения стены от вертикали, фактическая прочность кладки и другие. Итоговым результатом анализа стало присвоение одной из четырех категорий состояния по ГОСТ: нормативное, работоспособное, ограниченно работоспособное или аварийное.
Для создания интеллектуальной системы ученые протестировали пять различных алгоритмов машинного обучения для нейронных сетей. Наиболее перспективные результаты показала библиотека AutoGluon. Она самостоятельно выполняла перебор различных алгоритмов, комбинировала лучшие подходы, адаптируясь к характеристикам конкретных данных, что позволило достичь максимальной точности без длительной ручной настройки.
— Следующим этапом стало создание структуры программы, которая будет анализировать информацию на нескольких уровнях. Сначала интеллектуальная система принимает и обрабатывает исходные данные о состоянии здания. Второй уровень программы получает результаты анализа и вычисляет сложные взаимосвязи между различными параметрами состояний стен. На этом этапе выявляются комбинированные эффекты от множества факторов. Третий формирует итоговую оценку: соответствие четырем возможным категориям технического состояния, — рассказала Галина Кашеварова, доктор технических наук, профессор кафедры «Строительные конструкции и вычислительная механика» ПНИПУ.
Такая структура программы позволяет последовательно обрабатывать информацию: от первичного анализа отдельных параметров к выявлению комплексных зависимостей до классификации здания.
— Обучение программы проходило в несколько этапов. Сначала она изучала 65% от загруженных нами данных — это была основная учебная выборка. Затем на 20% проводились промежуточные проверки, чтобы убедиться, что программа не подстраивается под конкретные примеры, а сама выявляет закономерности. Финальный этап проходил на оставшихся 35% данных, которые программа видела впервые. Для борьбы с переобучением (когда модель «запоминает» примеры, но не может выявить общие закономерности) был использован метод исключения нейронов. Такой подход значительно повысил надежность программы при работе с новыми, ранее не встречавшимися зданиями, — отметил Сергей Крылов, аспирант кафедры «Строительные конструкции и вычислительная механика» ПНИПУ.
Результаты обучения показали высокую эффективность на тренировочных данных: точность достигла 92,3%. На финальной выборке, которая не использовалась при обучении, точность составила 84,62%.
Для определения результатов ученые также провели анализ ошибок программы и выявили важную особенность. В случаях неточного определения категории она обычно выбирает смежную, но более строгую категорию. Например, если здание фактически имеет работоспособное состояние, программа может определить его как ограниченно работоспособное. Такое «занижение» категории считается приемлемым, поскольку главная задача разработки — не пропустить аварийное состояние.
Практическое применение данной программы позволит в кратчайшие сроки проводить предварительную оценку тысяч зданий, что особенно ценно для организации плановых ремонтов и оперативного реагирования после чрезвычайных ситуаций, таких как землетрясения или ураганы.
Telegram 
Дзен 
VK Ученые РГУ нефти и газа (НИУ) имени И. М. Губкина разработали технологию изменения структуры молекул нефти с помощью энергии кавитационных полей, которые создаются при воздействии ультразвука. Технология позволяет облагораживать нефть, меняя ее физико-химические характеристики и снижая долю нежелательных составляющих веществ. Для проведения полевых испытаний ее реализовали в мобильном исполнении с применением управляемых ультразвуковых полей. Разработанное исследовательское оборудование может применяться на любом месторождении, включая удаленные и труднодоступные.
Группа ученых из МФТИ, Российского квантового центра, ФИАН, МГТУ имени Баумана и НИЯУ МИФИ экспериментально определила длину волны, при которой поляризуемость атома тулия в основном состоянии равна нулю. Лазер с таким излучением практически не взаимодействует с атомами тулия в решетке. Результаты работы могут найти применение в квантовых симуляторах, оптических ловушках и прецизионных измерениях.
Ученые впервые смогли напрямую зафиксировать, как «прыгающие гены» перемещаются из одного биологического вида в другой. Гены передаются не только от родителей к потомству — некоторые из них обладают удивительной мобильностью и способны внедряться в ДНК совершенно чужих организмов.
Паразитические организмы иногда не учитывают, что сами могут оказаться целью паразита более высокого уровня. Сосредотачивая все свои силы на инфицировании и размножении, они остаются беззащитными перед агрессивным специализированным нахлебником.
Интригующие испытания высотного ракетного двигателя Raptor Vacuum для корабля Starship, верхней ступени сверхракеты Илона Маска, парадоксальны. Его работа на уровне моря уже сама по себе загадка. Ведь, по классическим представлениям, высотные двигатели на уровне моря корректно не работают. А сопло RaptorVAC на наземном стенде извергает реактивную струю без всяких признаков нарушения работы. Как такое может быть?
В нижних и верхних слоях Урана астрономы впервые зарегистрировали угарный газ и циановодород. Новые данные указали на то, что недра планеты могут быть значительно обогащены кислородом. Это открытие поможет разрешить давнюю загадку о том, сформировался ли Уран иначе, чем его ближайший сосед Нептун, или их образование шло по схожему сценарию.
Хотя длительность помех не превышала десяти секунд, это первый известный случай такого рода. Обычно спутникам не хватает мощности для создания радиосигналов той силы, что нужна для подобных помех.
В доколумбовых Андах принадлежность к правящему роду определяла доступ к земле, торговле и статусу, поэтому удержать все внутри семьи было вопросом выживания. Ученые выяснили, что элиты долины Чинча решали эту задачу самым прямым способом — заключая браки между родственниками на протяжении как минимум двух поколений.
Вначале Reuters опубликовал статью о взаимоотношениях SpaceX и Пентагона, которую миллиардер --- традиционно для его отношений с этим изданием — назвал фейком. Опровергая ее тезисы, он обнародовал информацию, не представленную ранее публично.
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