Nedavni incidenti sa rušenjem zgrada na Floridi, u Pitsburgu i Njujorku ukazali su na potrebu za temeljnijim i češćim inspekcijama starijih objekata i infrastrukture širom Amerike. Problem je što tradicionalne kontrole mogu biti dugotrajne i neujednačene, a mnogo toga zavisi od subjektivne procene inspektora.
Da bi ovaj proces učinili efikasnijim i jasnijim, istraživački tim sa Univerziteta Drexel i Državnog univerziteta Njujorka u Bufalu pokušava da koristi veštačku inteligenciju i matematički pristup poznat kao teorija grafova. Ovim alatima moguće je oceniti 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 ocenjivanju 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 bezbednosnih ocena.
Ovaj tim je iskoristio algoritme veštačke 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 procenu na slikama tri zida velikih dimenzija koji su mehanički testirani u laboratoriji. U svakom slučaju program na bazi veštačke inteligencije je bio u stanju da tačno proceni oštećenje sa preciznošću većom od 90%, ukazujući na to da bi mogao biti veoma efikasan za brzo ocenjivanje 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.
E2 portal (Gradjevinarstvo)
