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 Университете МИСИС усовершенствовали технологию нанесения защитных электропроводящих покрытий на медные изделия, широко используемые в качестве элементов скользящих электроконтактов, например, в токосъемниках. Метод увеличивает прочность соединения покрытий с подложкой на 17%.
Ученые нашли признак, который позволяет точно оценить пластичность органических кристаллов, востребованных в устройствах гибкой электроники и робототехнике. Ранее считалось, что хорошо гнутся материалы со слоистой структурой, где молекулы внутри слоя связаны крепко, а между слоями — слабо. Оказалось, что этих требований недостаточно и важно учитывать также энергию, которую нужно затратить на то, чтобы сдвинуть слои друг относительно друга — чем она ниже, тем материал более гибкий. Открытие упростит проектирование и создание органических кристаллов с заданными свойствами.
Нейробиологи СПбГУ продемонстрировали, что активация рецептора следовых аминов TAAR1 эффективно подавляет агрессивное поведение, вызванное полным отсутствием серотонина в мозге. В дальнейшем этот результат поможет в разработке лекарственных препаратов, направленных на коррекцию патологических форм агрессии, возникающих при посттравматическом стрессовом расстройстве (ПТСР) и шизофрении.
Генетика интеллекта сложна и связана с разными психоневрологическими состояниями. Оказалось, то, что повышает эрудицию, может ухудшать способность решать творческие задачи, — и наоборот. Причем паттерны этих связей уникальны для каждого диагноза.
Метеорный поток Эта-Аквариды достигнет своего максимума в ночь с 5 на 6 мая. Его частицы — осколки самой знаменитой кометы в истории, которая появляется над Землей раз в 76 лет. Ученый Пермского Политеха рассказал, как этот звездопад связан с кометой Галлея, почему у него есть «брат-близнец» и где лучше всего за ним наблюдать.
В корпорациях, спорте и учебе люди часто сталкиваются с задачами, с которыми не справиться в одиночку. В таких случаях важную роль играет правильный подбор команды. Доцент факультета экономических наук НИУ ВШЭ Татьяна Майская вместе с коллегами из зарубежных университетов исследовала свойства команд и показала, что однородные команды лучше подходят для задач, где важен высокий средний результат, а разнообразные по составу — там, где критично избежать провала.
В последнее время пуски с российских северных космодромов осуществляют без предварительного уведомления, чего не было в прошлом. Вероятно, дело в недавно упомянутых главой «Роскосмоса» атаках на Плесецк во время пуска. Сегодняшний запуск обеспечил вывод на орбиту космических аппаратов военного назначения.
Когда международная экспедиционная группа, исследующая море Уэдделла в Антарктиде на борту ледокола «Поларштерн», попыталась укрыться от шторма, ученые и экипаж судна удивились внезапному появлению острова, не обозначенного ни на одной морской карте.
Химические связи в материале, из которого сделана электроника, разрываются не из-за накопительного износа от протекания тока через них, а из-за электронов с конкретной энергией.
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