Serbia Edition
Serbische Ausgabe
Izdanje BiH
Izdanje Crna Gora
Vijesti
Procjena oštećenja objekata pomoću vještačke inteligencije može da sačuva živote
Komentari
Ilustracija (Foto: Ruslan Shaforostov/shutterstock.com)
Da bi ovaj proces učinili efikasnijim i jasnijim, istraživački tim sa Univerziteta Dreksel i Državnog univerziteta Njujorka u Bufalu pokušava da koristi vještačku inteligenciju i matematički pristup poznat kao teorija grafova. Ovim alatima moguće je ocijeniti koliko je betonska struktura oštećena na osnovu uzorka pukotina.
Rad nazvan "Metod na bazi grafova za kvantifikovanje pukotina na armiranobetonskim zidovima", objavljen u časopisu "Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering", predstavlja proces pomoću koga bi bolje moglo da se razume stanje velikog broja objekata širom Amerike, od mostova do zgrada, kojima je možda hitno potrebna popravka.
Da bi prevazišli subjektivnost u ocjenjivanju oštećenja, istraživački tim je razvio metodu za tačno kvantifikovanje obima pukotina. Koristeći teoriju grafova bili su u stanju da kreiraju vrstu "otiska prsta" za svaki set pukotina na betonskoj strukturi, upoređujući otiske novopregledanih objekata sa otiscima objekata poznatih bezbjednosnih ocjena.
Ovaj tim je iskoristio algoritme vještačke inteligencije za praćenje piksela kako bi konvertovao slike pukotina u njihovu matematičku reprezentaciju - graf. Ova konverzija i ekstrakcija osobina slike traju samo nekoliko minuta, što je značajno brže u odnosu na tradicionalni proces inspekcije koji može trajati satima ili čak danima.
Da bi se napravio okvir za poređenje, program za mašinsko učenje izvukao je grafičke osobine iz skupa slika armiranobetonskih zidova različitih odnosa visine i dužine. Zatim su istraživači obučili drugi algoritam da koristi ove izvučene grafičke osobine kako bi odredio stepen oštećenja objekta.
Nakon što su izvršili sve ove korake, tim je testirao algoritam za procjenu na slikama tri zida velikih dimenzija koji su mehanički testirani u laboratoriji. U svakom slučaju program na bazi vještačke inteligencije je bio u stanju da tačno procijeni oštećenje sa preciznošću većom od 90%, ukazujući na to da bi mogao biti veoma efikasan za brzo ocjenjivanje oštećenja.
Istraživački tim planira da nastavi sa radom trenirajući i testirajući program sa većim i drugačijim setovima podataka, uključujući i druge vrste struktura. Takođe, rade na automatizaciji celog procesa, kako bi se mogao integrisati u sisteme za nadzor struktura, kao i u procese prikupljanja fotografija i video snimaka oštećenih objekata nakon prirodnih katastrofa.
Tagovi:
Univerzitet Dreksel
Državni univerzitet Njujorka u Bufalu
Florida
Pitsburg
Njujork
rušenje zgrada
veštačka inteligencija
teorija grafova
Metod na bazi grafova za kvantifikovanje pukotina na armiranobetonskim zidovima
Computer Aided Civil and Infrastructure Engineering
procena oštećenja objekata pomoću veštačke inteligencije
mašinsko učenje
Komentari
Vaš komentar
Naš izbor
Rubrike za dalje čitanje
Potpuna informacija je dostupna samo komercijalnim korisnicima-pretplatnicima i neophodno je da se ulogujete.
Pratite na našem portalu vijsti, tendere, grantove, pravnu regulativu i izveštaje.
Registracija na eKapiji vam omogućava pristup potpunim informacijama i dnevnom biltenu
Naš dnevni ekonomski bilten će stizati na vašu mejl adresu krajem svakog radnog dana. Bilteni su personalizovani prema interesovanjima svakog korisnika zasebno,
uz konsultacije sa našim ekspertima.