कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) में हालिया प्रगति के लिए धन्यवाद, सिविल इंजीनियर बड़े पैमाने पर बुनियादी ढांचे का अधिक कुशलतापूर्वक और लागत प्रभावी ढंग से निरीक्षण कर सकते हैं, साथ ही समय के साथ क्षति की गंभीरता की प्रगति की निगरानी भी कर सकते हैं।
ईपीएफएल शोधकर्ताओं की एक टीम ने दरार का पता लगाने, विकास और निगरानी के लिए एआई-संचालित विधि की व्यवहार्यता का प्रदर्शन किया है, और जल्द ही वैलैस कैंटन में जर्मेट और ब्रिग के बीच रेलवे खंड पर इसका परीक्षण करेगी।अध्ययन हैप्रकाशितमेंनिर्माण में स्वचालन.
एआई पटरियों, क्रॉसस्टी, गिट्टी और रिटेनिंग दीवारों के स्वचालित निरीक्षण को सक्षम करके रेलवे सुरक्षा में सुधार करने में मदद कर सकता है।ईपीएफएल के इंटेलिजेंट मेंटेनेंस एंड ऑपरेशंस सिस्टम्स (आईएमओएस) प्रयोगशाला के शोधकर्ताओं ने एक एआई-संचालित विधि विकसित की है जो दरार का पता लगाने की दक्षता में सुधार करती है।ठोस संरचनाएँ.
उनका शोध एक नवीन पद्धति का परिचय देता है जो समझाने योग्य का उपयोग करती हैकृत्रिम होशियारी, या एआई का एक रूप जो उपयोगकर्ताओं को एआई निर्णयों के आधार को समझने की अनुमति देता है।
"हमने दरार वाली और बिना दरार वाली छवियों के बीच अंतर करने के लिए एक एल्गोरिदम को प्रशिक्षित कियाकंक्रीट की दीवारें[एक द्विआधारी वर्गीकरण कार्य] दोनों श्रेणियों से सैकड़ों छवि नमूने खिलाकर।फिर हमने एल्गोरिदम से यह उजागर करने के लिए कहा कि वह अपना निर्णय लेने के लिए किस पिक्सेल का उपयोग करता है, "आईएमओएस लैब के वैज्ञानिक और अध्ययन के प्रमुख लेखक फ्लोरेंट फ़ॉरेस्ट कहते हैं।
एल्गोरिदम ने दरारों के अनुरूप पिक्सेल की सफलतापूर्वक पहचान की।"हमारे दृष्टिकोण के साथ, उपयोगकर्ता रेलवे के एक खंड या किसी अन्य प्रकार की कई वर्षों में ली गई एल्गोरिदम छवियों को फ़ीड कर सकते हैंआधारभूत संरचनाइसका नियमित रूप से निरीक्षण किया जाता है और समय के साथ दीवारों और क्रॉसस्टीज़ में दरारों की गंभीरता को मापने के लिए कहा जाता है।इससे बुनियादी ढांचा ऑपरेटरों को अपने रखरखाव की योजना अधिक प्रभावी ढंग से बनाने में मदद मिलती है," वे कहते हैं।
उन्नत निरीक्षण
वर्तमान में, रेलवे ऑपरेटर पूर्वनिर्धारित मानदंडों का उपयोग करके नियमित रूप से बुनियादी ढांचे की स्थिति जैसे कि दीवारों को बनाए रखने का निरीक्षण करते हैं, जहां अनुभवी निरीक्षकों द्वारा ग्रेड दिए जाते हैं।हालाँकि, इस प्रक्रिया में अक्सर व्यक्तिपरक मूल्यांकन की संभावना होती है और समय के साथ परिवर्तनों को ट्रैक करना मुश्किल हो जाता है, खासकर जब अलग-अलग निरीक्षक अलग-अलग समय पर बुनियादी ढांचे के एक ही खंड का आकलन करते हैं।
डिजिटलीकरण में प्रगति के लिए धन्यवाद, रेलवे ऑपरेटर रेल, कंक्रीट क्रॉसस्टी और रिटेनिंग दीवारों के दृश्य निरीक्षण के लिए विभिन्न माप उपकरणों और साइड और फर्श कैमरों से सुसज्जित एक विशेष निगरानी कोच का उपयोग करके ट्रैक की स्थिति की निगरानी कर सकते हैं।
क्षति की गंभीरता की मात्रा निर्धारित करने के लिए इन एआई-संचालित प्रणालियों का उपयोग करके, निरीक्षण प्रक्रिया को स्वचालित किया जा सकता है, जिससे समय के साथ तुलना करना अधिक उद्देश्यपूर्ण, सटीक और आसान हो जाता है।
ईपीएफएल अनुसंधान टीम जर्मेट और ब्रिग के बीच और ब्रिग और डिसेंटिस के बीच रेलवे के खंडों पर अपनी पद्धति का परीक्षण करेगी।इन अनुभागों में विभिन्न आकृतियों और सामग्रियों की कई रिटेनिंग दीवारें शामिल हैं, जो एल्गोरिदम के लिए कार्य को काफी चुनौतीपूर्ण बनाती हैं।
टीम ने पहले ही मॉनिटरिंग कोच के साथ-साथ ड्रोन छवियां एकत्र कर ली हैं, और अपने एआई का उपयोग करेगीएल्गोरिदमकी सहायता करने के लिएरेलवेऑपरेटर अपने बुनियादी ढांचे की अधिक बार और व्यवस्थित रूप से निगरानी कर रहा है।
अधिक जानकारी:फ्लोरेंट फ़ॉरेस्ट एट अल, व्याख्या योग्य एआई के साथ वर्गीकरण से विभाजन तक: दरार का पता लगाने और विकास की निगरानी पर एक अध्ययन,निर्माण में स्वचालन(2024)।डीओआई: 10.1016/j.autcon.2024.105497
उद्धरण:एआई बुनियादी ढांचे की खामियों का पता लगाने और निगरानी करने में मदद करता है (2024, 25 सितंबर)25 सितंबर 2024 को पुनः प्राप्तhttps://techxplore.com/news/2024-09-ai-infrastructure-defects.html से
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