Нови систем вештачке интелигенције намењен је откривању опасних пукотина у зидовима, темељима и другим грађевинским елементима. Програм аутоматски анализира фотографије и видео-снимке и може да открије чак и тешко уочљиве недостатке, при чему анализу обавља десетине пута брже од ручног прегледа, саопштила је прес-служба универзитета за РИА Новости.
Откривање веома ситних пукотина представља посебан изазов - ако је пукотина у зиду или темељу мања од једног милиметра, не може сваки стручњак да је препозна и документује, иако је то неопходно како би се на време спречиле потенцијално озбиљне несреће.
Због тога се последњих година за препознавање оваквих дефеката користе системи рачунарског вида и алгоритми дубоког учења (врста вештачке интелигенције која опонаша начин на који људски мозак обрађује информације).
Међутим, приликом анализе фотографија могуће је да систем препозна нешто што заправо не представља опасно оштећење, а управо на решавању тог проблема су радили научници Белгородског државног универзитета.
"Стандардни алгоритми за обраду фотографија могу да детектују трагове прљавштине, неравног малтера, па чак и једноставне сенке као значајне недостатке. Наш развој значајно побољшава тачност откривања заиста опасних оштећења", рекао је Константин Полшчиков, руководилац истраживања и професор на Катедри за информационе и роботске системе Белгородског државног националног истраживачког универзитета, преноси "РИА Новости".
АИ разликује оштећења од "визуелне буке"
Према речима научника, нови алат има посебан практичан значај јер омогућава ефикасније откривање оштећења зграда насталих услед деструктивних утицаја. Једна од карактеристика система је способност да поузданије разликује опасне дефекте од такозване визуелне буке, односно других појава на снимку које би могле да буду погрешно препознате као оштећење.
"У поређењу са сличним моделима, наши модели омогућавају нам да поузданије разликујемо опасне дефекте од визуелне буке. Штавише, време обраде за један кадар просечног квалитета (256 × 256 пиксела) не прелази 18 милисекунди", објаснио је Јарослав Головко, коаутор развоја и постдипломац Белгородског државног универзитета.
Научници планирају да наставе са усавршавањем алгоритама и прошире могућности система. Поред пукотина, планирано је додавање функција за откривање опасних крхотина, деламинација и зарђалих подручја.