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.
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 Среди самых интригующих открытий космического телескопа «Джеймс Уэбб» — компактные объекты, получившие название «маленькие красные точки». Их видели только в самых дальних уголках Вселенной. Большинство возникло в первый миллиард лет после Большого взрыва, и ученые предполагали, что такие источники представляют собой небольшие компактные галактики. Однако международная команда астрономов пришла к иному выводу. Они предположили, что на самом деле «маленькие красные точки» — черные дыры, окруженные массивной газовой оболочкой.
Объединить конфликтующие свойства помогли квазичастицы со специфическим зарядом. Если удастся подтвердить предложенную теорию экспериментом, то перед нами — новый тип квантовых материалов.
В России существуют тысячи рабочих мест с вредными и опасными условиями труда. На шахтах, металлургических заводах, в авиастроении люди годами находятся в условиях сильного шума, вибрации, запыленности и контакта с химикатами, что наносит серьезный ущерб здоровью. Однако существующие методы оценки рисков оказываются неэффективными для прогнозирования заболеваний, поскольку работают с усредненными показателями группы, а обязательные медосмотры определяют уже наступившую болезнь. Такая система лечит последствия, но не предотвращает причину. Ученые Пермского Политеха, управления Роспотребнадзора и ФНЦ медико-профилактических технологий управления рисками здоровью населения разработали программу, которая прогнозирует индивидуальные профессиональные риски здоровью для каждого конкретного работника с точностью 89%.
Среди самых интригующих открытий космического телескопа «Джеймс Уэбб» — компактные объекты, получившие название «маленькие красные точки». Их видели только в самых дальних уголках Вселенной. Большинство возникло в первый миллиард лет после Большого взрыва, и ученые предполагали, что такие источники представляют собой небольшие компактные галактики. Однако международная команда астрономов пришла к иному выводу. Они предположили, что на самом деле «маленькие красные точки» — черные дыры, окруженные массивной газовой оболочкой.
Экологическое состояние морей, омывающих развитые и развивающиеся страны, — давняя проблема, о которой говорят ученые. Авторы нового исследования выявили в Средиземном море пещеры с рекордным количеством мусора.
Исследователи доказали, что влияние больших сделок на рынок описывается квадратичной зависимостью. Основой для анализа стали данные Токийской биржи.
С 2010-х в «Роскосмосе» говорили: будущая РОС сможет пролетать над полюсом, что даст ей возможности для новых научных экспериментов. Но вскоре после того, как в ноябре 2025 года Россия временно лишилась возможности запускать людей в космос, эта позиция изменилась. В результате запускать космонавтов с космодромов нашей страны станет довольно сложно.
На скалистых берегах аргентинской Патагонии разворачивается настоящая драма. Магеллановы пингвины, долгое время чувствовавшие себя в безопасности на суше в своих многотысячных колониях, столкнулись с новым и беспощадным врагом. Их извечные морские страхи — касатки и морские леопарды — теперь блекнут перед угрозой, пришедшей из глубины материка. Виновник переполоха — грациозный и мощный хищник, недавно вернувшийся на эти земли после долгого изгнания.
Позавчера, 27 ноября 2025 года, при запуске космонавтов к МКС на стартовую площадку № 31 упала кабина обслуживания стартового комплекса. Это означает, что новые пуски оттуда до починки невозможны. К сожалению, в 2010-х годах, в рамках «оптимизации» расходов, резервную площадку (с которой летал Юрий Гагарин) упразднили. Поэтому случилось беспрецедентное: в XXI веке страна с пилотируемой космической программой осталась без средств запуска людей на орбиту. Пока ремонт не закончится, проблема сохранится. Чем это может грозить?
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