В Перми научили искусственный интеллект «наблюдать» за целостностью зданий и сооружений

Группа пермских ученых из лаборатории фотоники ПФИЦ УрО РАН совместно с исследователями из малазийских вузов UKM (Universiti Kebangsaan Malaysia) и UNITEN (Universiti Tenaga Nasional) создала и протестировала метод распределенного мониторинга зданий и сооружений, основанный на корреляционных алгоритмах и методах искусственного интеллекта и позволяющий получать сигнал с датчика даже в экстремальных условиях – например, при сверхсильной деформации, пожаре, иных нештатных ситуациях, когда оптическое волокно уже близко к необратимому разрушению.

Результаты исследований опубликованы в журнале Sensors.

– Методы машинного обучения и раньше широко применялись для обработки данных, получаемых с распределенных волоконно-оптических датчиков, работающих на эффекте рассеяния Мандельштама-Бриллюэна, – рассказывает Юрий Константинов, кандидат технических наук, заведующий лабораторией фотоники ПФИЦ УрО РАН, – однако мы «усилили» их работой нашего собственного подхода – метода обратной корреляции. Как следствие, появилась возможность работать даже в условиях, когда шумовая компонента данных становится сравнимой по величине с полезным сигналом.

Еще одно применение разработки – увеличение дальности работы распределенного датчика деформаций и температур. Как пояснил Юрий Константинов, представленный подход может позволить обезопасить от несанкционированной врезки или техногенной катастрофы еще более протяженный трубопровод, мост или осуществить мониторинг целостности более масштабного архитектурного объекта.

Ученые планируют провести испытания на сложных инфраструктурных объектах до 2024 года. ПФИЦ УрО РАН – член консорциума Центра компетенций НТИ «Фотоника»

В Перми научили искусственный интеллект «наблюдать» за целостностью зданий и сооружений
Поделиться новостью: