Студент факультета прикладной математики и информатики Новосибирского государственного технического университета НЭТИ Николай Обидин разработал нейронную модель для выявления трещин в бетонных конструкциях. Новая система использует искусственный интеллект и машинное обучение для анализа изображений и видеоматериалов, полученных с камер наблюдения. Эта технология направлена на предотвращение аварийных ситуаций и минимизацию экономических убытков, связанных с разрушением строительных объектов.
«Трещины в бетоне часто остаются незамеченными человеческим глазом, однако они могут привести к катастрофическим последствиям. Своевременное выявление таких нарушений помогает избежать значительных расходов на ремонт и восстановление», — подчеркнул важность раннего обнаружения дефектов Обидин.
Он также отметил, что современные методы машинного обучения позволяют автоматизировать процесс диагностики, делая его более точным и эффективным.
Прототип системы уже показал свою эффективность, достигнув точности обнаружения трещин на уровне 95%. В ходе тестирования модель успешно нашла 15 трещин, десять из которых ранее были упущены при традиционном визуальном осмотре. Среди ключевых преимуществ разработки — возможность раннего выявления проблем, сокращение временных и трудовых затрат на мониторинг, а также высокая точность анализа благодаря использованию искусственного интеллекта.
Ранее мы сообщали, что новосибирские ученые рассказали, как сократить потребление электроэнергии.
Глеб Хаистов