Les drones d’IA génératifs peuvent garder les tunnels vieillissants, améliorer la sécurité et l’efficacité

Le Korea Institute of Civil Engineering and Building Technology a développé une «technologie d’inspection générative basée sur l’IA» pour construire et maintenir en toute sécurité les autoroutes souterraines urbaines.

Récemment, le nombre de tunnels vieillissants a progressivement augmenté. Cependant, le nombre de membres du personnel spécialisés qui peuvent les gérer et les inspecter diminue. Pour y remédier, des mesures pratiques incorporant la technologie informatique sont nécessaires de toute urgence. Le développement d’un modèle d’IA haute performance nécessite une grande quantité de données de formation.

Cependant, lorsque vous appliquez une telle technologie d’IA aux sites de maintenance, il existe un défi de rareté de données et d’adaptabilité sur le terrain. Les modèles d’apprentissage en profondeur nécessitent une grande quantité de données d’entraînement, mais il est difficile d’obtenir des données car des scènes de dommages telles que la délamination ou l’exposition à des barres d’armature sur les surfaces en béton ne sont pas couramment observées. Pour résoudre ce problème, une petite apprentissage de données à l’aide d’un petit nombre d’images de champ plutôt que l’apprentissage des mégadonnées avec des images de dégâts concrètes est nécessaire.

En réponse, une équipe de recherche KICT dirigée par le Dr Shim Seungbo, au Département de recherche en génie géotechnique, a développé une technologie d’inspection d’IA « intelligente » qui surmonte les limites existantes pour l’inspection de sécurité des tunnels vieillissants. La caractéristique la plus notable de cette technologie est sa capacité à synthétiser des scènes de dégâts de béton uniques que l’on ne voit que dans l’infrastructure vieillissante, même avec une petite quantité de données.

Auparavant, les données de champ collectées ont été traitées pour détecter les fissures, mais l’IA générative nouvellement développée peut générer des données si sophistiquées qu’elle est indiscernable des images réelles. L’IA a la capacité de synthétiser 10 000 images de dégâts concrètes dans les 24 heures, et grâce à une technologie adaptative qui apprend et forme des modèles de détection basés sur des données vidéo sur le terrain collectées, il a efficacement abordé les problèmes de pénurie de données et réduit les coûts de formation.

Cette technologie d’IA a été intégrée à drones autonomesterminer avec succès la vérification sur le terrain dans les tunnels à grande échelle réels. La partie la plus critique de tunnel inspection est le plafond. Actuellement, les travailleurs effectuent des inspections visuelles à l’aide de véhicules de travail à haute altitude, mais cette méthode peut avoir la fiabilité et problèmes de sécurité. Cependant, le drone s’est développé en collaboration avec Lastmile Co., Ltd. peut librement naviguer à l’intérieur de tunnels avec une marge d’erreur de 20 cm, en utilisant un capteur de positionnement intérieur à longue portée de 200 m. Cela devrait remplacer efficacement la main-d’œuvre effectuant des tâches dangereuses.

Le Dr Shim a déclaré: « Cette recherche est une technologie qui rompt le stéréotype selon lequel une grande quantité de données de formation est nécessaire pour utiliser l’intelligence artificielle et met en œuvre un nouveau concept de création de données si elle n’est pas disponible. » Il a exprimé son attente que cette technologie ouvre de nouvelles possibilités pour les applications d’IA dans l’ensemble du domaine de la construction.