Оценивать безопасность зданий в России будет искусственный интеллект
Система классифицирует степень износа конструкций и минимизирует риск возникновения аварийных ситуаций
Для автоматической оценки технического состояния наружных стен кирпичных зданий учёные Пермского Политеха разработали программу, которая классифицирует степень износа с точностью до 84%. Подробностями разработки поделились в вузе.
В России регулярно признают аварийными некоторые жилые дома и здания. Традиционные методы оценки износа на 100 процентов не справляются со своей задачей, поэтому в конструкциях накапливаются скрытые дефекты, которые остаются незамеченными до тех пор, пока не достигают ветхого состояния.
Алгоритмы машинного обучения и структура программы
Учёные Пермского Политеха создали программу на основе искусственного интеллекта. Для этого они проанализировали и оцифровали архивные данные обследования домов. Затем собрали обучающую выборку с описанием фасадов по 18 параметрам. Результатом анализа стало присвоение одной из четырёх категорий состояния по ГОСТ: нормативное, работоспособное, ограниченно работоспособное или аварийное.
Для создания интеллектуальной системы учёные протестировали пять алгоритмов машинного обучения для нейросетей. Как рассказала доктор технических наук, профессор кафедры «Строительные конструкции и вычислительная механика» Галина Кашеварова, структура программы предполагает, что она будет последовательно обрабатывать информацию в несколько этапов.
Обучение программы и результаты
Аспирант кафедры «Строительные конструкции и вычислительная механика» ПНИПУ Сергей Крылов добавил, что обучение программы тоже проходило в несколько этапов.
На тренировочных данных точность модели достигла 92,3%. На проверочной выборке, которая не использовалась при обучении, точность составила 84,62%.
