+7 (345)256-83-55
Инженерные изыскания
Проектная документация
Услуги инжиниринга
Искусственный интеллект помогает в проектировании и обслуживании мостов
Авторский материал
В сентябре 2024 года во всём мире распространились кадры обрушившегося трамвайного моста через реку Эльба в Дрездене. К счастью, обошлось без жертв — в отличие от катастрофы с автодорожным мостом в Генуе в 2018 году, унесшей жизни 43 человек. Оба этих происшествия были вызваны не внешними воздействиями, а процессами разрушения, связанными со старением конструкций, которые не были вовремя выявлены и устранены.
«Швейцария также сталкивается с ситуацией, когда значительная часть её инфраструктуры приближается к концу запланированного срока службы и требует проверки и, при необходимости, усиления», — отмечает София Кун, докторант из Швейцарской высшей технической школы Цюриха (ETH), специализирующейся на строительной инженерии, бетонных конструкциях и проектировании мостов.. «Мы разрабатываем инструмент, который позволяет продлить эксплуатацию мостов настолько, насколько это возможно, при этом сохраняя безопасность и сокращая риски аварий.»
Кун занимается применением искусственного интеллекта в строительстве, в частности алгоритмов машинного обучения.
Кун занимается применением искусственного интеллекта в строительстве, в частности алгоритмов машинного обучения.
Разработанная модель не только прогнозирует уровень безопасности конструкции, но и оценивает степень надёжности этого прогноза, то есть определяет уровень неопределённости в расчётах. В частности, инструмент помогает принять решение о том, какие методы анализа следует использовать при детальной экспертизе моста.
Инженеры проводят расчёты различной сложности на компьютерах: можно использовать традиционные методы, которые требуют меньше ресурсов, но дают приблизительные результаты, либо применять детальные модели, которые требуют больших вычислительных мощностей и затрат, но обеспечивают более точные и менее консервативные оценки.
«Часто непонятно, оправдано ли использование сложных методов или это просто ненужные расходы», — поясняет Кун. «Наш инструмент ИИ помогает определить, будут ли детальные расчёты действительно полезными и стоит ли вкладываться в их проведение.»
Инженеры проводят расчёты различной сложности на компьютерах: можно использовать традиционные методы, которые требуют меньше ресурсов, но дают приблизительные результаты, либо применять детальные модели, которые требуют больших вычислительных мощностей и затрат, но обеспечивают более точные и менее консервативные оценки.
«Часто непонятно, оправдано ли использование сложных методов или это просто ненужные расходы», — поясняет Кун. «Наш инструмент ИИ помогает определить, будут ли детальные расчёты действительно полезными и стоит ли вкладываться в их проведение.»
В сотрудничестве с коллегой Мариусом Вебером и Швейцарскими федеральными железными дорогами (SBB) она разработала модель ИИ для анализа «жёстких рамных мостов» — это простые железнодорожные мосты из железобетона, которые позволяют поездам пересекать автомобильные дороги и пешеходные маршруты.
Практически в один клик модель ИИ даёт предварительную оценку конструкционной безопасности, предсказывая, является ли мост потенциально критичным с точки зрения устойчивости. «Таким образом, можно определить приоритетные мосты, которые должны пройти детальную структурную экспертизу и, возможно, требуют вмешательства», — объясняет Кун.
Результаты исследования опубликованы в журнале Automation in Construction.
Практически в один клик модель ИИ даёт предварительную оценку конструкционной безопасности, предсказывая, является ли мост потенциально критичным с точки зрения устойчивости. «Таким образом, можно определить приоритетные мосты, которые должны пройти детальную структурную экспертизу и, возможно, требуют вмешательства», — объясняет Кун.
Результаты исследования опубликованы в журнале Automation in Construction.
В основу модели легли данные о мостах жёсткой рамной конструкции из портфеля SBB. «Мы изучили множество примеров — как они построены, насколько они варьируются — и на их основе разработали параметрическую симуляционную систему», — рассказывает исследовательница. Эта система создавала виртуальные мостовые конструкции, рассчитывала уровень их загруженности и генерировала дополнительные данные.
Исследователи построили искусственную нейронную сеть, которая обучалась на этих данных по принципу работы человеческого мозга. В результате был создан алгоритм машинного обучения, способный давать прогнозы для множества существующих мостов без необходимости их индивидуального анализа экспертами или моделирования.
«Мы протестировали нашу модель на контрольном наборе данных и сравнили результаты с реальными примерами мостов», — объясняет Кун. «Модель показала точность, достаточную для использования в SBB. Таким образом, у нас уже есть рабочий прототип.»
Следующий шаг — внедрение инструмента в практическую работу инженеров SBB и расширение его применения для других типов мостов.
Исследователи построили искусственную нейронную сеть, которая обучалась на этих данных по принципу работы человеческого мозга. В результате был создан алгоритм машинного обучения, способный давать прогнозы для множества существующих мостов без необходимости их индивидуального анализа экспертами или моделирования.
«Мы протестировали нашу модель на контрольном наборе данных и сравнили результаты с реальными примерами мостов», — объясняет Кун. «Модель показала точность, достаточную для использования в SBB. Таким образом, у нас уже есть рабочий прототип.»
Следующий шаг — внедрение инструмента в практическую работу инженеров SBB и расширение его применения для других типов мостов.
Искусственный интеллект оценивает целесообразность детального анализа
Во втором проекте группа Кауфмана, совместно с профессором Михаэлем Краусом и Швейцарским центром научных данных, разрабатывала ИИ-ассистента для проектирования новых мостов. «Наша цель — создать инструмент, который помогает инженерам разрабатывать устойчивые и экономически эффективные конструкции без ущерба для безопасности», — говорит Кун.
Обычно инженеры разрабатывают концепцию моста, а затем используют расчётные программы для проверки безопасности, эксплуатационных характеристик, стоимости и других параметров. Если проект не соответствует требованиям, его корректируют и проводят расчёты снова — процесс может быть долгим и не всегда эффективным.
«Желательно было бы изменить этот процесс: сначала задать требования к проекту и получить на выходе оптимальные варианты конструкции, избегая многочисленных итераций», — объясняет исследовательница. Однако традиционные программы расчётов не поддерживают такой подход.
ИИ-ассистент, разработанный учёными, использует генеративные алгоритмы и позволяет именно это. Он не только ускоряет процесс выбора вариантов, анализируя их практически в реальном времени, но и самостоятельно предлагает конструкции, соответствующие заданным требованиям.
В качестве тестового кейса учёные использовали проект пешеходного моста в Санкт-Галлене, спроектированного инженерной компанией Basler & Hofmann совместно с Nau2 и dgj Landscapes. Мост проходит через парк в старом городе, и его конструкция должна минимизировать воздействие на охраняемые деревья.
Инженерная компания, участвовавшая в обсуждениях с исследователями, высоко оценила полученные результаты. ИИ-ассистент предложил несколько вариантов конструкции и провёл «анализ чувствительности», определив параметры, оказывающие наибольшее влияние на безопасность, стоимость и устойчивость моста.
Обычно инженеры разрабатывают концепцию моста, а затем используют расчётные программы для проверки безопасности, эксплуатационных характеристик, стоимости и других параметров. Если проект не соответствует требованиям, его корректируют и проводят расчёты снова — процесс может быть долгим и не всегда эффективным.
«Желательно было бы изменить этот процесс: сначала задать требования к проекту и получить на выходе оптимальные варианты конструкции, избегая многочисленных итераций», — объясняет исследовательница. Однако традиционные программы расчётов не поддерживают такой подход.
ИИ-ассистент, разработанный учёными, использует генеративные алгоритмы и позволяет именно это. Он не только ускоряет процесс выбора вариантов, анализируя их практически в реальном времени, но и самостоятельно предлагает конструкции, соответствующие заданным требованиям.
В качестве тестового кейса учёные использовали проект пешеходного моста в Санкт-Галлене, спроектированного инженерной компанией Basler & Hofmann совместно с Nau2 и dgj Landscapes. Мост проходит через парк в старом городе, и его конструкция должна минимизировать воздействие на охраняемые деревья.
Инженерная компания, участвовавшая в обсуждениях с исследователями, высоко оценила полученные результаты. ИИ-ассистент предложил несколько вариантов конструкции и провёл «анализ чувствительности», определив параметры, оказывающие наибольшее влияние на безопасность, стоимость и устойчивость моста.
Симуляции обеспечивают дополнительные данные
Применение машинного обучения не ограничивается мостостроением. Группа Кауфмана, совместно с другими исследователями ETH и кафедрой архитектуры Gramazio Kohler Research, разработала программный инструмент, позволяющий инженерам и архитекторам использовать ИИ-алгоритмы без необходимости глубоких знаний в программировании.
«Наш open-source инструмент позволяет создавать прогнозные и генеративные модели всего за несколько строк кода», — объясняет Кун. Это даёт возможность применять ИИ в архитектуре, строительстве и других сферах, упрощая планирование и повышая его эффективность.
«В строительной отрасли такие технологии пока менее распространены, чем, например, в машиностроении», — отмечает исследовательница. «Однако потенциал для повышения эффективности и устойчивости благодаря обработке данных огромен — и именно это наша главная цель.»
«Наш open-source инструмент позволяет создавать прогнозные и генеративные модели всего за несколько строк кода», — объясняет Кун. Это даёт возможность применять ИИ в архитектуре, строительстве и других сферах, упрощая планирование и повышая его эффективность.
«В строительной отрасли такие технологии пока менее распространены, чем, например, в машиностроении», — отмечает исследовательница. «Однако потенциал для повышения эффективности и устойчивости благодаря обработке данных огромен — и именно это наша главная цель.»
ИИ-инструмент меняет процесс проектирования мостов
Инструменты для адаптивных моделей ИИ
Получите развернутую консультацию и коммерческое предложение уже сегодня
Остались вопросы?
Я ознакомлен(а) с политикой обработки персональных данных, размещенной на сайте, и даю согласие на обработку персональных данных.
ООО "ПРОМЫШЛЕННЫЙ
КОНСАЛТИНГ"
КОНСАЛТИНГ"
info@pk-tmn.ru
+7 (345) 256-83-55
625023, Тюменская обл.,
г. Тюмень, ул. Одесская, д.9
г. Тюмень, ул. Одесская, д.9
