Ученый НИУ МГСУ прокомментировал возможности специализированной нейросети
Москва. 7 августа. НИУ МГСУ — Ученые Уральского федерального университета создали нейросеть, которая за секунды находит опасные трещины в мостах, дорогах, тоннелях, зданиях и другой инфраструктуре. Об этом сообщает материал газеты «Известия».
Для повышения точности выявления дефектов при анализе видеоизображения с дрона искусственный интеллект имитирует механизм фокусировки человеческого взгляда. При этом он будет использовать данные инфракрасного диапазона, которые позволяют ему увидеть разрушения, которые нельзя заметить на обычной картинке. Разработка уже показала точность 88,7% на реальных примерах из России и Китая. Сейчас контроль за состоянием важных объектов проводится вручную. Для осмотра одной постройки нужно как минимум три специалиста. По мнению экспертов, технология заметно облегчит труд человека, однако машина должна работать под контролем оператора.
Периодические проверки проводят специализированные организации, в которых за каждый тип объектов (мост, тоннель и так далее) отвечает профильный инженер. Для особо крупных сооружений необходимо несколько экспертов. Один обход занимает до двух часов. Нейросеть способна обрабатывать изображения в 100 раз быстрее. Разработка УрФУ позволит автоматизировать работу специалистов.
ИИ обладает высокой скоростью обработки — до 232 кадров в секунду. Благодаря облегченной архитектуре система может анализировать данные, используя вычислительные устройства, которые установлены непосредственно на дроне, а не отправлять их для обработки на мощные удаленные серверы. Это заметно ускоряет работу, дает возможность изучать изображения в реальном времени и делает систему более надежной.
Разработка поможет оптимизировать рабочее время экспертов и сократить длительность обследования мостов. Но для ее применения потребуется специалист с высокой квалификацией и соответствующим опытом, так как необходимо понимать генезис трещин, из-за чего они возникают, насколько они опасны, отметил доцент кафедры железобетонных и каменных конструкций, заведующий лабораторией обследования зданий и сооружений (ЛОЗиС) Научно-исследовательского института экспериментальной механики (НИИ ЭМ) НИУ МГСУ Андрей Лапшинов.
«Сейчас проводится визуальное обследование. Это очень важный этап в диагностике мостов, и здесь как раз важна квалификация эксперта. Применяются также современные методы, такие как термография, георадиолокация, лазерное 3D-сканирование и прочие. Но ожидать, что в одном приборе будут все эти функции, наверное, преждевременно. На это понадобится еще 5–10 лет», — сказал он.
В целом технология перспективна, но человека она не заменит. Поэтому нужны грамотные специалисты для оценки результатов, получаемых этой нейросетью, резюмировал Андрей Лапшинов.
Сейчас команда адаптирует систему для реальных задач — совмещает ее с дронами и добавляет поддержку инфракрасных камер, что позволит обнаруживать скрытые дефекты ночью или под слоем грязи.
