- PVSM.RU - https://www.pvsm.ru -

ИИ научили определять, где нужно в первую очередь ремонтировать дорогу

ИИ научили определять, где нужно в первую очередь ремонтировать дорогу - 1

Искусственный интеллект становится все более универсальным инструментом. Соответствующие технологии используются в науке, медицине, бизнесе, играх, а теперь и в дорожном строительстве. Правда, пока что лишь в США — именно здесь ИИ научили [1] определять, какие дороги, мосты и здания сильнее всего требуют ремонта. Команда ученых из университета Ватерлоо привлекла искусственный интеллект к анализу фотографий дорог, мостов и различных строений, чтобы ИИ искал слабые места конструкции, позволяя начать ремонт именно там, где это нужно.

По словам ученых, они создали свою технологию для того, чтобы правительствам разных стран было проще справляться с задачами дорожного строительства и ремонта. «Если у правительства будет такая информация, то чиновники смогут лучше планировать предстоящий ремонт, кроме того, стоимость ремонта будет снижаться. А это означает более низкие налоги для местных жителей», — заявил Джон Зелек, один из участников проекта.

В различных странах выявление локаций, где требуется ремонт дорог и мостов, выполняется двумя способами. Первый — это обычные поездки рабочих ремонтных бригад по окрестностям с целью обнаружения проблемных мест. Второй способ — приблизительно то же самое, только с использованием высокотехнологичных камер, которые быстрее, чем человек, выхватывают участки, которые не соответствуют стандартам.

В обоих случаях далеко не всегда удается выявить все проблемные места, кроме того, слишком часто такие выезды производить не получится, поскольку это достаточно накладно. Можно обойтись обычной камерой, которая делает фотографии дорожного полотна по мере продвижения транспортного средства строителей по различным дорогам. Им самим нет необходимости отслеживать проблемы, поскольку после рейса все это сделает за них искусственный интеллект.

ИИ научили определять, где нужно в первую очередь ремонтировать дорогу - 2

В некоторых случаях можно использовать снимки, которые уже есть в сети. Изначально тестирование системы проводилось по фотографиям из сервиса Google Street View. Ученые обучали ИИ, добавляя новые модули и расширяя базу данных системы.

По словам разработчиков, для того, чтобы сделать фотографию, специальные камеры не нужны — вполне хватит мобильного телефона, закрепленного на автомобиле, в салоне. Ну а машина тоже может быть не служебной, а частной. Кейс — сотрудник дорожной службы, который часто бывает в различных локациях какого-то региона просто едет по делам, а его мобильный телефон фотографирует дорогу, передавая снимки в специализированную базу данных. А оттуда их уже забирает для анализа ИИ.

Более того, снимки можно делать из воздуха при помощи дронов (правда, камеры в этом случае должны быть хорошими). Те же дроны могут фотографировать и мосты со зданиями и сооружениями, за которые ответственны коммунальные службы. Еще одно возможное применение технологии — отслеживание процесса строительства дороги или здания.

«Если какие-то этапы строительства идут не слишком успешно, например, отдельные части здания собраны вместе не так, как требуется, ИИ сможет предупредить о проблеме», — говорит один из участников проекта.

Более подробная информация об ИИ, который поставлен на службу коммунальщикам, будет рассказано в сентябре, на конференции European Signal Processing Conference, которая будет проходить в Риме, Италия.

Ну а чтобы реже нужно было ремонтировать дроги, можно использовать новый материал, предложенный [2] отечественными учеными в прошлом году. Информация об этой разработке была опубликована в авторитетном издании Composites Science and Technology. Этот материал, который используется для ликвидации трещин дорожного полотна, позволяет сократить срок ремонта трасс с недели до нескольких часов. Затраты на ремонт вполне можно сократить раза в три.

ИИ научили определять, где нужно в первую очередь ремонтировать дорогу - 3

Основа материала — токопроводящие углеродные многостенные нанотрубки «Таунит-М», которые имеют ряд характеристик, определяющих их индукционную восприимчивость. Добавление этой примеси в традиционное дорожное покрытие позволяет достигнуть эффекта «заживления». Правда, сам по себе материал неспособен выполнять какие-либо ремонтные функции. Для того, чтобы процесс был запущен, необходимо специальное устройство, комбинация микроволновой печи и катка. Он, продвигаясь по дороге, нагревает поверхность и приводит нанотрубки в движение микроволнами, а это позволяет сращивать отдельные прорехи. Правда, когда такая технология может быть поставлена на службу коммунальщиков, пока что неясно.

Автор: Максим Агаджанов

Источник [3]


Сайт-источник PVSM.RU: https://www.pvsm.ru

Путь до страницы источника: https://www.pvsm.ru/iskusstvenny-j-intellekt/288248

Ссылки в тексте:

[1] научили: https://uwaterloo.ca/news/news/ai-system-makes-finding-potholes-cheaper-and-easier

[2] предложенный: https://hi-news.ru/technology/rossijskie-uchenye-sozdali-material-dlya-samovosstanavlivayushhixsya-dorog.html

[3] Источник: https://habr.com/post/419245/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=419245