Машинное обучение и искусственный интеллект уже давно используются в строительной отрасли, чтобы принести реальную пользу. После почти двух лет разработок в лаборатории CORE компании Thornton Tomasetti инженеры создали алгоритм машинного обучения, известный как Thornton Tomasetti Damage Detector (T2D2), который может помочь определить повреждения экстерьера здания по видео или изображениям.
Платформа T2D2 “программное обеспечение как услуга” (SaaS) предназначена для быстрого выявления любых скрытых отклонений, которые могут остаться незамеченными при ручном осмотре фасада, что является утомительным и сложным процессом.
Система будет в некоторой степени управляемой, и инженеры будут просматривать обнаружения, сделанные T2D2, которая будет достаточно гибкой для поиска условий в различных типах материалов и конструкций. Его можно использовать для всех типов сооружений, но главная цель – осмотреть стареющие конструкции, требующие периодических проверок.
Чтобы получить представление об эффективности инструмента, команда проанализировала сотни снимков, сделанных с беспилотников, собранных за десятилетия инспекций зданий. Результаты оказались весьма многообещающими и были способны помочь инженерам-людям, прежде чем они приблизятся к любому зданию для осмотра.
На типичном изображении T2D2 выполняет несколько шагов. Во-первых, используя свой кэш знаний, полученных из тысяч ранее аннотированных изображений, он быстро определяет геометрию строения и назначает типы материалов. Затем выполняется проход, чтобы выявить потенциальные повреждения, которым подвержен тот или иной тип материала. И наконец, создается расширенная версия изображения, в которой потенциальные повреждения классифицированы и выделены для просмотра.
Обследование трещин с помощью T2D2
Изначально T2D2 был обучен в основном для бетонных конструкций, но теперь его возможности были расширены. Теперь инструмент может легко определять и классифицировать повреждения на каменной кладке, кирпиче, штукатурке и других широко используемых материалах.
Благодаря включению элементов машинного обучения алгоритм улучшается с каждым разом, когда его применяют. Далее инженеры планируют использовать обучение с подкреплением для улучшения моделей. Благодаря этому инженер сможет отмечать ложноположительные и отрицательные результаты, что поможет улучшить результаты.
Благодаря T2D2 способ обследования зданий будет пересмотрен. Инженеры Thornton Tomasetti работают в партнерстве с компаниями, занимающимися беспилотной съемкой, чтобы предоставить услуги по тщательному осмотру фасадов.
Владельцы зданий обычно проводят осмотр фасадов только для того, чтобы соответствовать нормативным требованиям, но сравнительно низкие затраты на использование T2D2 в сочетании с применением беспилотников могут изменить ситуацию.
Частые инспекции означают, что владельцы зданий могут сделать небольшие исправления, чтобы предотвратить большие проблемы и сэкономить миллионы на ремонте.
Самостоятельная сборка робота для формирования мостов и зданий: Будущее строительства
Робот-собака от Boston Dynamics наблюдает за строительной площадкой в Лондоне | Видео внутри
Новая система на основе дронов для оценки стареющих инфраструктурных проектов
Читайте далее:- Глубокое обучение в строительстве.
- Осмотр фасадов с помощью дронов.
- Обследование подводных бетонных конструкций – методы, виды и назначение.
- Технологии искусственного интеллекта: 5 лучших применений в строительстве.
- Машинное обучение и его применение в строительстве.
- Закрытые пустотелые фасады: Шаг к инновационной фасадной системе.
- Что такое сохранение фасада в строительстве и его преимущества?.