4019
0
19 сентября 14:01
Время чтения 2 минуты

Нейросети для стройки: СКФУ разрабатывает систему диагностики трещин в зданиях

Инженеры СКФУ создают систему на базе ИИ, которая сможет выявлять и анализировать строительные трещины. Разработка призвана повысить безопасность и продлить срок службы зданий

Нейросети для стройки: СКФУ разрабатывает систему диагностики трещин в зданиях

В Северо-Кавказском федеральном университете (СКФУ) инженеры разрабатывают инновационную систему диагностики строительных дефектов, которая с помощью искусственного интеллекта будет выявлять и анализировать трещины в зданиях.

Трещины — один из самых опасных факторов, угрожающих сроку службы и безопасности строительных конструкций. Они могут появляться как из-за естественного старения материалов, так и вследствие ошибок проектирования, нарушений технологии строительства или чрезмерных нагрузок. Отсутствие своевременного мониторинга и диагностики повышает риск прогрессирующего разрушения конструкций и даже обрушения зданий.

Технологическая основа проекта

Разработкой занимается команда специалистов под руководством старшего преподавателя департамента строительной инженерии и прототипирования института перспективной инженерии Дмитрия Воробьёва. Система строится на базе методов глубокого обучения и компьютерного зрения.

«Приоритет отдается сегментационным моделям, способным выделять трещины на изображениях строительных конструкций. Архитектура будет определена в ходе итерационного дообучения на датасете, собранном в процессе пилотных обследований», — пояснил Воробьёв.

Алгоритм уже способен создавать бинарную карту трещин, по которой можно измерить их длину, направление и плотность. В перспективе функционал расширят до анализа видеоматериалов. Целевой показатель точности работы системы составляет не менее 85%.

Гибкость и возможности обучения

Система проектируется с возможностью дообучения: при появлении новых типов трещин они могут быть размечены и добавлены в базу данных без полного переобучения модели. Такой подход позволяет постоянно повышать точность работы ИИ и расширять сферу применения.

В дальнейшем технологию планируют адаптировать для диагностики мостов, промышленных сооружений и объектов инженерной инфраструктуры.

Этапы внедрения и коммерциализация

Разработчики выделяют три этапа стратегии внедрения:

  • презентация прототипа компаниям, занимающимся техническим обследованием зданий;
  • пилотные внедрения в реальных условиях;
  • коммерческая реализация проекта, включая подписочные сервисы, лицензионные программы и комплексные услуги сопровождения.

По предварительным расчетам, проект сможет окупиться за 18–36 месяцев при условии привлечения заказчиков.

Научная база и поддержка

Работы ведутся на базе Научно-исследовательской лаборатории «Центр испытаний материалов, изделий и конструкций» СКФУ. Оборудование лаборатории было закуплено в рамках программы «Приоритет-2030».

И.о. ректора СКФУ, профессор Татьяна Шебзухова подчеркнула, что университет активно развивает проекты, ориентированные на цифровые технологии и создание инновационных материалов. В частности, в университете формируется экосистема инженерного образования, охватывающая строительные, нанотехнологические, биотехнологические и ИТ-направления.

Разработка СКФУ обещает стать незаменимым инструментом для специалистов по строительной диагностике, открывая новые возможности в обеспечении безопасности зданий и сооружений.

ЦифраСтрой
Обсуждение темы
Отправить