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 В 1980-х годах большую популярность приобрела борьба с озоновыми дырами. Из-за нее хладагенты из хлорфторгулеродов заменили на аналоги из гидрофторуглеродов. Теперь ученые выяснили, что эта замена — как и следующие за ней, уже в рамках борьбы с глобальным потеплением — ведет к накоплению в атмосфере довольно опасных «вечных химикатов».
Ученые из МФТИ, НИУ ВШЭ и ОИВТ РАН показали, что жидкость может перейти в стеклообразное состояние под действием давления. Эта работа не только раскрывает механизм перехода, заполняя пробелы в фундаментальных вопросах физики, но и предлагает подход, с высокой точностью моделирующий поведение материалов в экстремальных условиях.
Группа ученых представила расчеты, по которым события в центре Млечного Пути можно объяснить без черной дыры. Правда, с физической точки зрения новое объяснение существенно более экзотично — настолько, что возникает вопрос о его соответствии бритве Оккама.
В 1980-х годах большую популярность приобрела борьба с озоновыми дырами. Из-за нее хладагенты из хлорфторгулеродов заменили на аналоги из гидрофторуглеродов. Теперь ученые выяснили, что эта замена — как и следующие за ней, уже в рамках борьбы с глобальным потеплением — ведет к накоплению в атмосфере довольно опасных «вечных химикатов».
Специалисты УКБ №1 имени С.Р. Миротворцева СГМУ имени В.И. Разумовского провели успешное эндоскопическое удаление крупного кровоточащего новообразования толстой кишки у ребенка без разреза, через просвет кишки.
Ученые РГУ нефти и газа (НИУ) имени И. М. Губкина и Института проблем управления имени В.А. Трапезникова РАН (ИПУ РАН) создали технологию экспресс-анализа качества природного газа. Впервые для этих целей была разработана нейросеть, что позволило определить показатели качества пробы в режиме реального времени за несколько секунд вместо 20-40 минут традиционным способом — с помощью газовой хроматографии.
От рыб произошли все наземные позвоночные, включая нас, но как именно рыбы стали главным населением морей — до последнего времени оставалось неясным. Авторы новой научной работы попытались доказать, что причиной этого было вымирание, возможно, вызванное белыми ночами.
Международная команда палеонтологов описала новый вид динозавра размером с крупную современную птицу. Он носил на голове плотный костяной нарост, который эти животные, возможно, использовали для внутривидовых разборок. Находка показывает, что даже мелкие хищники мелового периода могли решать конфликты не только когтями и зубами, но и ударами головой.
Образцы грунта, взятые астронавтами полвека назад, вложили еще один важный кирпич в здание научной картины мира: гипотеза о том, что Земля исходно была сухой, не стыкуется с фактами. Похоже, идею о невозможности сохранения большого количества воды на «теплых» планетах придется пересмотреть.
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