Dėl aplinkos poveikio betoninių konstrukcijų – tiltų atramų, sijų, kolonų – paviršiuje gali atsirasti mikroįtrūkimų. Toks pavojus kyla visoms – tiek sausumoje, tiek jūroje esančioms konstrukcijoms. Tačiau ankstyvas mikrotrūkių aptikimas betoninėse konstrukcijose padeda išvengti gedimų, turtinės žalos ar nelaimingų atsitikimų. Čia gali padėti Kauno technologijos universiteto (KTU) mokslininkų kuriama automatinė betono trūkių identifikacijos ir klasifikavimo sistema, jungiama su automatiniais dronais.
„Dronai su kameromis ir jautriais GPS imtuvais leistų pilnai automatizuoti sudėtingas ir kartais pavojingas betono konstrukcijų paviršinių trūkių stebėsenos procedūras“, – tikina KTU Matematikos ir gamtos mokslų fakulteto (MGMF) profesorius Minvydas Kazys Ragulskis, vadovaujantis KTU Dirbtinio intelekto centro finansuotam projektui „Nauja dirbtiniu intelektu paremta betono trūkių identifikacijos sistema tiltuose ir naftos platformose“.
Pasak profesoriaus, ankstyvas betono mikrotrūkių identifikavimas leistų išvengti didesnių problemų, susijusių su konstrukcijų patikimumu ir net saugumu.
Projekto eigoje bus siekiama sukurti dirbtiniu intelektu grįstą betono trūkių identifikacijos sistemą, skirtą tiltų konstrukcijoms ir naftos platformų atramoms esančioms virš ir po vandeniu. Šis uždavinys bus sprendžiamas panaudojant naujausias vaizdų apdorojimo technologijas.
Pastarąjį dešimtmetį vaizdų analize pagrįsti metodai pradėti naudoti ankstyvajai neinvazinei trūkių aptikimo diagnostikai. Dirbtiniu intelektu pagrįsti metodai, naudojant gilųjį mokymąsi (įskaitant konvoliucinius neuroninius tinklus), jau yra naudojami automatiniam vaizdų apdorojimui identifikuojant betono paviršinius trūkius.
„Nors šie metodai geba gana tiksliai identifikuoti paviršinius trūkius, dažnai neatsižvelgiama į paties vaizdo rinkimo proceso sudėtingumą“, – teigia M. K. Ragulskis.
Dauguma mokslininkų vaizdus analizuoja idealiomis laboratorinėmis sąlygomis. Tačiau realius vaizdus dažnai veikia apšvietimo sąlygos, įtrūkimų dydis, fraktališkumas bei atsitiktinumas, įvairūs pašaliniai veiksniai, tokie kaip šešėliai, nelygumai ar dėmės betono paviršiuje. Be to, įtrūkimai dažnai būna netaisyklingos formos.
„Išbandžius paskelbtas vaizdų analizės metodikas su realiomis struktūromis, dažnai gaunami lūkesčių nepateisinantys rezultatai“, – pastebi KTU MGMF profesorius.
KTU mokslininkai sieks sukurti automatizuotą dirbtiniu intelektu pagrįstą sistemą, kuri leistų patikimai identifikuoti trūkius betoninių konstrukcijų skaitiniuose vaizduose, įvertinant įvairius aplinkos „triukšmus“, tokius kaip šešėliai.
„Projekto metu bus kuriama betono konstrukcijų su paviršiniais trūkiais ir šešėliais vaizdų duomenų bazė, kuri vėliau bus naudojama apmokant ir išbandant specialiai šiam projektui sukurtą gilaus mokymo tinklą“, – tikina M. K. Ragulskis.
Jei projektas bus įgyvendintas sėkmingai, mokslininkai tikisi sukelti proveržį rinkoje, nes mikrotrūkiai betoninėse konstrukcijose galėtų būti efektyviau identifikuojami net ir esant pašaliniams triukšmams.
„Projekto rezultatais jau dabar suinteresuotos amerikiečių ir Kataro naftos gręžinių kompanijos bei keli universitetai Kinijoje“, – sako KTU MGMF profesorius M. K. Ragulskis.
KTU Matematikos ir gamtos mokslų fakulteto profesoriaus Minvydo Kazio Ragulskio vadovaujamą projektą finansuoja KTU Dirbtinio intelekto centras. Projekto finansavimo tikslas – skatinti dirbtinio intelekto tematikos taikomuosius mokslinius tyrimus ir jų rezultatų pagrindu sukurtų inovatyvių produktų, turinčių komercinį potencialą ir / arba praktinį pritaikymą viešajame ar privačiajame sektoriuose, kūrimą ir plėtojimą. Projekto vykdomas nuo 2021 m. gegužės 17 d. iki 2021 m. gruodžio 31 d. Projekto vertė 49973 eurų.
