Инженеры вуза разрабатывают систему диагностики строительных дефектов с помощью искусственного интеллекта.

Одна из главных причин, угрожающих безопасности и сроку службы эданий – трещины. Они могут появляться в результате старения материалов и из-за ошибок при проектировании, нарушениях технологии или нагрузок.

Строительными технологиями в сфере анализа трещин в занимается команда специалистов ставропольского вуза.

«Мы наращиваем проекты, ориентированные на цифровые технологии и разработку новых материалов. Они ведутся под руководством опытных наставников и требуют интеграции знаний из различных областей науки и использования ИИ. В университете создана экосистема инженерного образования в самых различных направлениях: наноматериалов, биотехнологий и строительства», - отметила и.о. ректора СКФУ Татьяна Шебзухова.

В лаборатории «Центр испытаний материалов и конструкций» проводятся исследования материалов, проверяют их характеристики и выполняют обследования зданий.

Сейчас проводится отбор и тестирование архитектур на базе методов глубокого обучения и компьютерного зрения.

«Приоритет отдается моделям, способным выделять трещины на изображениях строительных конструкций. Окончательная архитектура будет определена в ходе итерационного дообучения на датасете, собранном в процессе обследований», – объясняет руководитель проекта Дмитрий Воробьев.

Как это происходит? Оператор загружает в программу изображения трещин, а нейросеть учится определять, описывать параметры и причины их появления. В будущем возможности модуля будут расширены до анализа видеоматериалов.

Система проектируется с возможностью дообучения на новых данных. При появлении изображений новых типов трещин (например, характерных для определённых материалов или конструкций), они могут быть размечены и использованы для дообучения модели без её полного переобучения.

Сейчас создаётся бинарная карту трещин, по которой можно измерить их длину, направление и плотность. О точности распознаваний говорить рано – проект ещё в стадии разработки. Однако целевой показатель точности (IoU) должен быть не менее 85%. Окончательный процент допустимой ошибки будет определён после проведения испытаний.

Ранее Портал Северного Кавказа писал, что в Ставрополе главе миннауки представили ресурсы Геномного центра СКФУ

Другие публикации по теме: 

Ставропольский СКФУ интегрирован в повестку фестиваля «Студенческая весна»

Ставропольский СКФУ открыл образовательную программу для африканских студентов