Современный Екатеринбург становится площадкой для настоящих технологических открытий. Команда исследователей из Уральского федерального университета представила инновационную нейросеть, которая за минимальное время находит трещины и иные опасные дефекты на мостах, дорогах и зданиях. Данный интеллектуальный инструмент способен в корне изменить методы обслуживания и контроля инженерной инфраструктуры, внедряя автоматизацию там, где ранее требовался длительный ручной труд.
Высокие технологии на страже городской безопасности
Обнаружение даже самых малозаметных трещин теперь стало более быстрым и эффективным благодаря разработанному в УрФУ программному обеспечению. Нейросеть способна анализировать поступающие изображения с ошеломительной скоростью — до 232 кадров в секунду, оставаясь при этом удивительно компактной: всего 2,51 миллиона параметров. Такой «легкий вес» делает ее незаменимой для установки на беспилотные летательные аппараты и мобильные платформы, позволяя осуществлять оперативные осмотры даже в труднодоступных местах.
Полученные результаты впечатляют: точность распознавания на фотографиях, сделанных как в России, так и в Китае, достигает высоких 88,7%. Это открывает широкие перспективы для массового внедрения данной технологии не только на отечественных стройплощадках и объектах, но и за пределами страны.
Вдохновляющий прорыв и команда профессионалов
Лидером проекта выступила Зоя Беляева — заведующая кафедрой строительных конструкций и механики грунтов Уральского федерального университета. Она отмечает, что в сравнении с традиционными осмотрами, которые могут занимать до двух часов, новая система обрабатывает изображения десятки раз быстрее. Эта разница кардинально меняет эффективность и стоимость мониторинга: теперь регулярный контроль за объектами возможен практически в реальном времени, что повышает уровень безопасности инфраструктуры и снижает риск возникновения аварий.
Особенно важно, что нейросеть из Екатеринбурга гораздо компактнее и легче ведущих зарубежных аналогов — примерно в десять раз. Такая мобильность значительно расширяет список сфер и условий применения, делая автоматизированный контроль доступным для большего числа объектов.
Инновационные алгоритмы и интеллектуальные методы
Чтобы достичь столь высокой надежности при обнаружении микротрещин в самых сложных условиях, разработчики интегрировали свежайшие достижения в области искусственного интеллекта. Так, в программное ядро системы включены механизм внимания SimAM и модуль Concat_BiFPN – эти алгоритмы помогают распознавать дефекты даже в сложной обстановке: например, в условиях слабого освещения, на нижних поверхностях или внутри тоннелей. Точность благодаря этим улучшениям удалось повысить еще на 1,4% — результат, позволяющий снизить шансы ложных срабатываний и повысить качество осмотров.
Актуальность вопроса подтверждается и профессиональной статистикой: причиной примерно 60% аварий на объектах становятся невыявленные вовремя повреждения. Новейшая разработка призвана снизить эти показатели, сделав инфраструктуру страны заметно безопаснее для каждого ее жителя.
Будущее нейросетей: интеграция с платформой Jetson и поддержка ИК-камер
В настоящее время команда из УрФУ активно адаптирует свою инновационную нейросеть для беспилотных платформ на базе Jetson от NVIDIA, что откроет доступ к сверхбыстрому вычислению и новым возможностям применения дронов. Следующий этап развития — интеграция инфракрасных камер, которые позволят выявлять скрытые дефекты, незаметные человеческому глазу или стандартным фотосъемкам. Такой симбиоз технологий позволит в простой и бюджетной форме значительно улучшить контроль состояния инфраструктурных объектов любых масштабов.
Успехи уральских ученых доказывают, что слияние глубоких научных знаний, современного оборудования и энтузиазма команды дает выдающиеся плоды для всей строительной отрасли. Будущее безопасных и долговечных мостов, автодорог и зданий уже наступает — благодаря таланту и целеустремленности новых поколений инженеров и исследователей УрФУ.
