В России научили нейросеть мгновенно находить дефекты и повреждения конструкций

Обученная в Перми нейросеть способна за доли секунды определить, где может произойти разрушение конструкции — по изменению формы, зафиксированному всего в нескольких точках.

Дмитрий ПавловАвтор Hi-Tech Mail

Ученые Пермского федерального исследовательского центра УрО РАН представили новую методику, способную заметно ускорить обнаружение угроз разрушения инженерных конструкций — от мостов до промышленных объектов. Используя данные о деформации поверхности конструкции, фиксируемые в нескольких критических точках, они обучили нейросеть выявлять зоны повышенной нагрузки за доли секунды. Исследование опубликовано в «Вестнике Удмуртского университета. Математика. Механика. Компьютерные науки».

Речь идет о так называемой «обратной задаче» (англ. inverse problem) — когда по отклику конструкции на изменение формы нужно определить, где именно произошло воздействие (например, удар или перегрузка). Классические методы при таких условиях либо слишком медлительны, либо не дают четкой картины, особенно если воздействие — внезапное.

Как это работает и что дает

Для обучения системы был создан набор данных, отражающий деформацию различных поверхностей при нагрузках. На его основе нейросеть «научилась» связывать характер деформации с конкретным участком, где приложена нагрузка.

В итоге вместо долгой обработки без гарантии результата исследователи получают определение деформации с высокой точностью за доли секунды. При оптимизации и переносе модели в микроконтроллер систему можно встроить прямо в датчики структур. Авторы подчеркивают, что другими методами добиться подобной скорости просто невозможно.

Такой подход особенно важен для промышленных объектов, мостов, высотных зданий — где быстрый анализ после удара, взрыва или экстремальной нагрузки может спасти конструкции и предотвратить катастрофы. Это шаг к реальному «онлайн-мониторингу» состояния зданий и сооружений.

Плюсы метода

Задача по определению места приложения нагрузки считается одной из самых сложных из «обратных» — она требует решения сложных математических уравнений. Нейросеть устраняет необходимость в тяжелых вычислениях.

Если модель встроить напрямую в микроконтроллер, система можно сделать автономной — она сама «сообщит», где затаилась угроза, без необходимости внешнего обследования и вычислений.

Исследование демонстрирует, что нейросети — не просто инструмент для распознавания и генерации образов и текстов, а мощный ресурс для решения задач, где критичны скорость, точность и безопасность.

Недавно Hi-Tech Mail рассказал об алгоритме, позволяющем обрабатывать большие данные на обычном ноутбуке без подключения к суперкомпьютеру.

• российские ученые
• Нейросети
• Искусственный интеллект

Поделиться