Глубокое обучение в строительстве - Строительство и ремонт

Искусственный интеллект (AI) и машинное обучение (ML) становятся все более популярными технологиями среди широких масс. Даже люди, не очень разбирающиеся в технике, так или иначе сталкиваются с этими передовыми технологиями.

В то время как ИИ относится к широкой концепции, в которой машины могут выполнять задачи, обычно выполняемые людьми, ML является подмножеством ИИ и основывается на идее, что машины должны уметь учиться и адаптироваться с помощью опыта. Кроме того, глубокое обучение – это подмножество машинного обучения, в котором алгоритмы обучаются с помощью искусственных нейронных сетей (ИНС).

Применение моделей глубокого обучения

Глубокое обучение может быть полезно для многих отраслей, включая строительство, финансы, медицину, транспорт и т.д. Однако в первую очередь они ориентированы на решение следующих трех фундаментальных проблем:

Компьютерное зрение: Это процесс обучения машин понимать визуальные данные, такие как изображения или видео, и выполнять соответствующие действия в зависимости от того, что они наблюдают. Например, безопасность строительства, фотореконструкция и т.д.
Обработка естественного языка (NLP): это программирование машин для оценки человеческого языка через текст или голосовые записи. Примеры: чат-боты, автоперевод, анализ юридических документов и т.д.
Регрессия: ИИ обучается предсказывать число или оценку, которая предоставит пользователю полезную информацию. Например, регрессионные приложения, прогнозирование цен на акции, выявление мошенничества и т.д.

Количество данных, которые мы генерируем сегодня и которые затем используются для обучения и улучшения компьютерного зрения, является одним из движущих факторов роста компьютерного зрения.

Несмотря на все преимущества, которые оно дает, компьютерное зрение является невероятно сложной техникой, которую необходимо довести до практического применения. Существует три основных типа проблем компьютерного зрения: Классификация изображений, обнаружение объектов и сегментация изображений.

Классификация изображений: Основной задачей моделей классификации изображений является прогнозирование того, как изображение будет представлено в целом. Несмотря на то, что они имеют ограниченное применение в реальных задачах, это были первые модели, которые произвели революцию и привели к популярности глубокого обучения. Эти алгоритмы принимают изображения в качестве входных данных и предсказывают категорию, которая представляет то, что изображено на картинке. Например, если мы вводим изображение собаки или кошки, алгоритм классификации изображений “отнесет” это изображение к той категории животных, которая на нем изображена.

Обнаружение объектов: Для каждого известного объекта на изображении эти алгоритмы определяют категорию объекта и определяют положение этих объектов с помощью ограничительных рамок. Алгоритмы обнаружения объектов принимают изображение на вход и возвращают прогнозируемую категорию, а алгоритмы классификации изображений принимают изображения на вход и создают изображения. Однако предсказанные позиции ограничительных рамок будут отображаться на созданных снимках.

Сегментация изображений: В целом, проблемы сегментации в компьютерном зрении сложнее, чем другие проблемы, поскольку алгоритмы, используемые в сегментации, работают на уровне пикселей. Вместо того чтобы предсказывать, что представляет собой группа пикселей, алгоритмы пытаются предсказать категорию каждого отдельного пикселя в данном пространстве.

Изображения используются в качестве входных и выходных данных в моделях сегментации изображений; однако выходные изображения будут иметь предсказанный “слой”, наложенный поверх них для представления категории каждого пикселя.

Сегментация экземпляров похожа на семантическую сегментацию, за исключением того, что она идет на один шаг дальше в решении общей проблемы сегментации в компьютерном зрении. В результате она становится немного более сложной и добавляет уровень сложности.

Совершенно очевидно, что технология обнаружения объектов может оказать огромную помощь строительной отрасли. Обнаружение объектов в сложной обстановке является наиболее фундаментальным шагом в понимании и интерпретации контекста строительной сцены (т.е. планировки, структуры) и установлении функциональных, функциональных и семантических связей между этими объектами.

Технология может быть применена в автономном строительстве, где беспилотные транспортные средства должны идентифицировать и избегать объектов для навигации по площадке и выполнения задач. Аналогично, роботы должны распознавать определенные объекты для выполнения операций.

Впереди долгий путь

Для того чтобы по-настоящему использовать ИИ в строительстве, способность обнаруживать объекты в режиме реального времени (или почти в режиме реального времени) имеет огромное значение для некоторых приложений. Например, для предотвращения возможных несчастных случаев требуется в режиме реального времени выявлять рискованное поведение, такое как работа человеческой команды в непосредственной близости от опасного места или движущегося объекта.

Но для отслеживания движения объектов в прямой видеотрансляции вам понадобится очень быстрый алгоритм, способный анализировать каждый видеокадр в быстрой последовательности и обнаруживать все интересующие объекты в текущем кадре до появления следующего.

Быстрые и легкие алгоритмы ИИ могут быть обучены на релевантных и ценных данных для получения наилучших результатов в этой области. Качество данных в контролируемом машинном обучении (ML) определяется тем, насколько эффективно они были аннотированы для обучения модели.

Поскольку модель ИИ должна быть обучена на разнообразном наборе данных для обнаружения объектов различной внешности в реальных сценариях, обучающие и тестовые изображения должны быть собраны из различных источников, чтобы набор данных охватывал широкий спектр условий строительства.

Часто задаваемые вопросы

Что такое глубокое обучение?

Глубокое обучение – это подмножество машинного обучения, в котором алгоритмы обучаются с помощью искусственных нейронных сетей (ИНС).

Что такое обработка естественного языка (NLP)?

Обработка естественного языка (NLP) – это программирование машин для оценки человеческого языка через текст или голосовые записи. Примеры включают чат-боты, автоперевод, анализ юридических документов и т.д.

Как работает алгоритм обнаружения объектов?

Алгоритмы обнаружения объектов принимают на вход изображение и возвращают прогнозируемую категорию, в то время как алгоритмы классификации изображений принимают на вход изображения и выдают изображения.

Умное строительство: Искусственный интеллект для эффективного строительства

Машинное обучение и его применение в строительстве

Технологии искусственного интеллекта: 5 лучших применений в строительстве

Читайте далее: