Екип от учени и инженери в Тайван разработи софтуерно приложение, базирано на изкуствен интелект, което автоматизира оценката на структурните щети след земетресения. Проектът е реализиран с участието на специалисти от Националния университет на Тайван и други институции и използва богата база от данни за обучение, за да идентифицира и класифицира повреди по носещи елементи на сгради.
Инструментът е обучен с приблизително 8 000 изображения на сгради, пострадали от трусове в Тайван и в други държави. Чрез анализ на фотоси на носещи стени, колони и греди софтуерът определя степента на увреждане и визуализира тежестта на щетите, което подпомага конструктивните инженери при бързи и по-информирани решения. Според създателите работният процес при използване на приложението се ускорява значително — оценките могат да бъдат извършвани до 15 пъти по-бързо в сравнение с традиционните методи без цифрова помощ.
Разработчиците посочват, че системата комбинира техники за компютърно зрение и алгоритми за класификация, които разпознават видими поражения и ги корелират със структурни елементи на сградите. Това позволява не само да се установи наличието на видими дефекти, но и да се даде предварителна оценка за тяхната сериозност, което е особено полезно в първите часове и дни след силни трусове, когато бързата обработка на информация е критична за безопасността и координацията на спасителните екипи.
Едно от ключовите предимства, посочвани от екипа, е възможността да се намалят многократните посещения на обектите. Чрез снимки, направени от инспектори или дори от жители, системата предоставя първична експертна оценка, която впоследствие може да бъде потвърдена или уточнена при нужда. Това значително оптимизира логистиката на огледите и съкращава времето за реакция при мащабни разрушения.
Освен професионалната версия, разработчиците са подготвили и общодостъпна опция, позволяваща на гражданите да получат предварителна представа за сеизмичната устойчивост на своите домове. Чрез качване на снимки на носещите стени, колоните и гредите на сградата, потребителите могат да получат индикативна оценка за риска и нуждата от детайлен конструктивен анализ. Това решение има потенциала да повиши обществената информираност и да подпомогне собствениците в предприемането на превантивни мерки.
Технологията има приложение както за първоначалните огледи след трус, така и за планиране на по-дългосрочни мероприятия по възстановяване и укрепване на застрашени сгради. Спестеното време при оценяването може да се преобразува в по-бърза координация на спасителни и ремонтни дейности, особено в райони с гъста застроеност и ограничени ресурси за бързо обследване.
Като част от комуникацията около проекта, екипът подчертава, че инструментът не замества финалната инженерна оценка, а служи като помощно средство за фокусиране на експертните ресурси там, където са най-необходими. Практическото внедряване ще изисква допълнителни пилотни тестове на терен и интеграция със съществуващите процедури за послесъбитийни огледи, за да се гарантира надеждност и съвместимост с нормативните изисквания.
Интересът към проекта отразява и нарастващото внимание към дигиталните решения в управлението на кризи и аварии, което се очаква да стане част от важни новини в инженерните среди и в публичния сектор. Информацията достигна и до местни платформи, като проектът е съобщен и от town.bg, а за по-широка дискусия по темата обръщат внимание и други медийни и научни среди; в някои случаи посочената инициатива стигна и до таун.бг, което подчертава обществения интерес към подобни разработки.
Разработчиците заявяват, че следващите стъпки включват разширяване на базата от данни, подобряване на точността при различни типове конструкции и пилотни внедрявания в райони с повишен риск. Очаква се технологията да допринесе за по-ефективно управление на ресурсите при възстановяване и за повишаване на обществената готовност пред лицето на природни бедствия.
Абонирайте се за нас в Google News.
