.png)
Роботы-электрики и робот-червь с искусственным интеллектом доведут стройку до…
База развития ИИ и «цифры»
Разработан первый в России стандарт применения ИИ для строительного надзора.
Его создали «Газпром нефть» с партнерами. Утвержденный Росстандартом регламент создает правовую основу использования цифровых инструментов для контроля за возведением зданий и инфраструктуры.
Национальный стандарт создает единые подходы и нормативную базу для использования ИИ при строительном контроле и авторском надзоре. Благодаря документу, данные и результаты работы цифровых сервисов будут учитываться надзорными органами при выдаче заключений и разрешительной документации.
ГОСТы «цифровых двойников» разработают в России.
ГОСТы будут описывать архитектуру системы, инструменты визуализации и то, как в «цифровом двойнике» представлены физические производственные элементы и производится обмен информацией. Такие данные содержатся в планах стандартизации в области информационных технологий Минпромторга.
Согласно планам Минпромторга по цифровой трансформации обрабатывающих отраслей к 2030 г. виртуальные двойники производства должны использоваться не менее чем на 80% российских предприятий.
Внедрение ГОСТов позволит улучшить уровень защищенности «цифровых двойников» от кибератак, увеличить совместимость оборудования разных предприятий, облегчить интеграцию российских разработок в международные цепочки поставок, а также сделать технологию «цифровых двойников» более доступной для средних и малых предприятий.
В строительной отрасли появится хранилище данных для развития технологий ИИ.
Сколково в партнерстве с ДОМ.РФ и резидентом Фонда «ДОМ.РФ Технологии», а также федеральным девелопером ПИК начали работу над созданием хранилища данных для строительной отрасли. Концепция «полигона данных» для строительства уже разработана ДОМ.РФ на базе Экспертной группы Минстроя России по ИИ.
Платформа сведений будет использоваться для развития технологий ИИ в строительной сфере. Для этого между организациями в сфере работы с данными подписан Меморандум о сотрудничестве по совместному определению целей, потребностей и требований к созданию отраслевого хранилища данных и сервисов на основе технологий ИИ для участников жилищно-строительной отрасли.
Будущий «полигон данных» может использоваться для оптимизации инвестиционно-строительного цикла с помощью ИИ, анализа и прогнозирования потребностей отрасли жилищного строительства в материальных, трудовых и других ресурсах, а также оптимизации процессов застройщиков, что влияет на конечную стоимость и качество жилья.
Технологической основой платформы будет Единая информационная система жилищного строительства наш.дом.рф. В ней будут аккумулированы данные из цифровых моделей строительных объектов и аналитические датасеты. Также на платформе будет возможность размещения готовых ИИ-моделей, которые уже создали представители отрасли.
Стройка и городская среда
В Подмосковье разработали новую систему для цифровизации строительства.
Цифровое решение разработала группа «Самолет» для упрощения закупки и снабжение для объектов. В него входят модули «Тендеры» и «Материалы» на платформе 10ED, которые обеспечивают снабжение строительства с помощью мобильного приложения.
Благодаря внедряемым технологиям компания уже смогла на 80% сократить время приемки материалов. Сейчас такой функционал работает на всех проектах «Самолета» в Подмосковье.
Создан отечественный беспилотный трактор.
Компания из Томска Cognitive Pilot представила уникальную разработку - ярко-синий автономный трактор, который не только работает без водителя, но и «общается» с людьми через экран с анимированным лицом робота.
Трактор использует ИИ для точной навигации и анализа сельхозугодий. Экран на его корпусе показывает его эмоции и подсказки для фермеров - от погодных данных до статуса задач. Трактор уже проходит тестирование в реальных условиях: он умеет пахать, сеять и «видеть» препятствия.
Скоро появится беспилотный самосвал-сегвей.
Швейцарская компания Liebherr презентовала концепцию одноосного автономного самосвала S1 Vision.
Ось самосвала оснащена двумя мощными электродвигателями, передающими мощность на 2 колеса. Сам самосвал имеет грузоподъемность 140 т. Он универсален и долговечен, способен выполнять маневры с нулевым радиусом разворота, а также имеет автоматическую систему выравнивания нагрузки, которая обеспечивает максимальную устойчивость даже на неровных поверхностях.
Российские ученые создали инновационную технологию суперпрочной 3D-печати.
Инновационная технология 3D-печати методом послойного наплавления позволяет получить детали с улучшенными характеристиками. Все детали, изготовленные по этому методу, приобретают одинаковую и повышенную на 20 - 30% прочность во всех направлениях, а также детали становятся более гладкими за счет запекания в печи и последующей выдержки в течение нескольких часов.
Данный метод обладает рядом достоинств, в том числе позволяет сочетать разнообразные термореактивные материалы с различными физическими и механическими характеристиками.
Создан робот-червь для прокладывания кабеля под землей.
Разработка принадлежит исследователям из Университета Кейс Вестерн Резерв: инновационный роботизированный рукав основан на биомеханике дождевого червя.
Робот способен эффективно перемещаться в ограниченных пространствах за счет волнообразных сокращений сегментов тела, свойственных дождевым червям. Он состоит из нескольких сегментов, которые синхронно расширяются и сжимаются, создавая силу тяги.
Робот имеет точное позиционирование, минимизирует риск повреждения хрупкой подземной инфраструктуры, также у него меньший радиус поворота, чем у традиционных прокладчиков, около 1,5 м против 300 м у существующих методов.
С помощью робота прокладывание кабеля можно организовать с минимумом нарушений дорожного движения на поверхности, а также затраты времени на установку и саму работу значительно снижаются, как и стоимость метра прокладки коммуникаций.
Создан робот-электрик.
Его разработали в Китае. Робот способен проводить инспекции трансформаторного оборудования без посторонней помощи.
Андроид оснащен камерами, сенсорами и ИИ, благодаря чему может находить и устранять неисправности в работе высоковольтных машин в режиме реального времени и избавляя живых работников от риска.
Ученые Новосибирского государственного университета разработали систему для поиска дефектов городской инфраструктуры.
Она с помощью камер видеофиксации, установленных в городе, и специально обученной нейросети может с большой точностью выявлять дефекты автодорог, домов, мостов и другой городской инфраструктуры - например, неработающие фонари и светофоры или выбоины в асфальте.
На основе собираемых данных система может выдавать сводку для оператора либо передавать информацию сторонней программе - например, для формирования графика поездок аварийной бригады.
В будущем планируется сделать систему частью линейки различных ИТ-инструментов для мониторинга и управления состоянием городской среды.
Создан робогрузовик, способный укладывать кирпичи со скоростью бригады строителей.
Hadrian X, созданный в Австралии, - это робот-строитель, который способен быстро возводить здания из каменных блоков. Стену размером с теннисный корт он построит за 4 часа, а стены дома всего за день.
Робот оснащен уникальным ПО, которое преобразует эскизы стен в позиции блоков и сводит к минимуму обработку блоков и отходы.
Робот поднимает блоки весом до 45 кг, укладывает 500 кирпичей в час и сразу наносит строительный клей, который высыхает за 45 мин. Также он использует новейшую технологию динамической стабилизации FBR и обладает распределенной архитектурой управления, что обеспечивает высоконадежную систему, позволяющую эффективно настраивать, ремонтировать и заменять отдельные модули.
Удлиненная 32-метровая телескопическая стрела позволяет роботу легко возводить стены высотой в 3 этажа, а также дает возможность укладывать блоки в пределах 50 мм от существующих стен.
Материалы
Ученые создали наноматериал для инновационных светодиодов.
Материал на основе оксида, содержащего атомы иттрия, европия, гадолиния, лантана и эрбия, отличается ярким красно-оранжевым свечением и стабильностью при высоких температурах.
Материалы, включающие оксиды редкоземельных металлов, способны светиться (люминесцировать) в зеленом и красном диапазонах, благодаря чему могут служить основой для светодиодных осветителей и преобразователей света. Их структура обеспечивает высокую стабильность, так как комбинация различных атомов затрудняет образование дефектов, которые могут снизить эффективность материала.
Материал синтезировали с помощью метода совместного осаждения. Это химический процесс, при котором из растворов осаждают гидроксиды нужных металлов. Для получения оксида этот осадок нагревали при температурах от 200℃ до 680℃ в течение двух часов.
Таким образом, синтезированные материалы позволят создавать новые типы оптоэлектронных устройств, способных работать в экстремальных условиях.
Разработан жидкий металл на основе микророботов.
Ученые из Калифорнийского университета в Санта-Барбаре разработали инновационный роботизированный материал, способный изменять свою форму - он течет, как жидкость, и затвердевает, как сталь.
Дискообразные роботы, напоминающие маленькие хоккейные шайбы, используют магниты, моторы и световые датчики для переключения между мягким и жестким состояниями, что позволяет им собираться в разные конфигурации, самовосстанавливаться и адаптироваться к нагрузкам.
Первоначальная демонстрация включала 20 относительно крупных единиц. Систему можно масштабировать до несколько тысяч миниатюрных роботов, что откроет возможность создания материалов, которые смогут изменять свои физические свойства по требованию и выполнять сложные задачи.
Сначала магниты, расположенные по краям роботов, позволяют им крепко прилипать друг к другу, как если бы их склеивали. В это время моторизованные шестерни (всего восемь вокруг каждого робота) регулируют силы между единицами, что дает возможность коллективу перестраиваться, а также световые датчики с поляризованными фильтрами задают направление движения, благодаря чему все роботы одновременно выстраиваются в нужном порядке под воздействием светового поля.
Создан самый легкий и прочный наноматериал.
Ученые с помощью ИИ создали углеродную нанорешетку, которая легче пены, но прочнее стали. Материал способен выдерживать вес, в миллион раз превышающий его собственную массу, и при этом настолько легкий, что может балансировать на мыльном пузыре, не повреждая его.
Команда исследователей под руководством инженера Тобина Филлета использовала алгоритм ИИ для оптимизации геометрической структуры наноматериала. После этой разработки материал был напечатан на 3D-принтере и подвергнут процессу пиролиза, при котором все лишние вещества были удалены, оставив только углеродную решетку.
Дорожное хозяйство
В Новосибирском государственном техническом университете создали систему для отслеживания состояния дорожной инфраструктуры.
Система работает на основе искусственного интеллекта и компьютерного зрения и способна определять различные мешающие движению дефекты, такие как ямы и повреждения дорожных знаков и светофоров, выделяя их на видео. Ее можно устанавливать на городской транспорт и использовать для актуализации состояния дорожной инфраструктуры, передавая информацию дорожным службам и госучреждениям.
Для обучения нейросети разработчики отобрали данные из более чем 6 тыс. фотографий, на которых изображены выбоины, неработающие светофоры, стершаяся «зебра», загораживающее дорожный знак дерево и другие явления. Также она умеет выделять дефекты в записанных видео, но в дальнейшем будет создана функция анализа видеопотока в реальном времени.
Создан робот для ремонта дорожного полотна.
Автономный робот Tracer от Pave Robotics разработан в Калифорнии. Он обеспечивает высокую точность, экономит время и трудозатраты, собирая данные о состоянии дорожного покрытия.
Робот автономно обнаруживает трещины, удаляет мусор и наносит горячий герметик с субмиллиметровой точностью, превосходя по скорости обычные бригады. Также он собирает данные о состоянии дорожного покрытия в режиме реального времени с высоким разрешением, предоставляя подробную информацию о состоянии дорожного полотна.
Робот позволяет сократить время и трудозатраты на ремонт, обеспечивая более высокое качество работ и позволяя начать работы по нанесению герметика на следующий день, а также предоставляет рекомендации по приоритетному обслуживанию, оптимизируя бюджет и планирование работ.
Ижевская нейросеть способна изучать качество асфальта.
Нейросеть от компании «Грин-Тех», занимающейся производством оборудования для строительства дорог, анализирует множество параметров и устраняет человеческий фактор, обеспечивая объективность и точность исследования.
Для создания точной модели эксперты использовали актуальные сведения - тысячи фотографий образцов. В результате она научилась распознавать и анализировать адгезионные характеристики материалов.
Поводом к разработке послужил анализ существующей методики оценки ГОСТ 58401.18-2019, в ходе которого были выявлены ее недостатки, приводящие к значительным погрешностям. Принцип работы нейросети: необходимо загрузить фотографию образца дорожного покрытия, и ИИ предоставит результат анализа по ГОСТ 58401.18-2019 за несколько секунд.
Новое решение позволит мгновенно получать точные результаты, сократить время и снизить затраты на лабораторные испытания.
В Российском университете транспорта создали отечественную систему мониторинга скоростных ж/д путей.
Технологию могут начать использовать в ходе строительства и эксплуатации высокоскоростной магистрали между Москвой и Санкт-Петербургом.
Система использует единую систему координат и автоматизированных методов геодезических измерений положения объектов. Это позволяет выявлять малейшие сдвиги в расположении элементов железнодорожной инфраструктуры, находящиеся в верхнем строении пути, земляном полотне и искусственных сооружениях.
Новое высокоскоростное полотно будет функционировать в условиях перепадов температуры и разнообразной геологии, поэтому важно максимально точно отслеживать, насколько все показатели находятся в том же состоянии, в котором были спроектированы.
Ученые ЛЭТИ из Санкт-Петербурга разработали алгоритм, который автоматически выявляет и классифицирует особенности стыков между рельсами на железной дороге.
Классификатор протестировали на выборке из 150 сигналов, выработанных микромеханическими модулями при прохождении стыков вагоном-лабораторией, после чего результаты показали 85% верных определений типа стыка, 15% неровностей, требующих дополнительного исследования и 0% неверных определений дефектов.
Классификатор включает в себя такие особенности рельсового полотна, как периодическая неровность, импульсная неровность, дефектный сварной стык, недефектный сварной стык, болтовой стык и ровный рельс. Такой алгоритм может быть использован в системах вагонов-дефектоскопов, а также при установке системы измерения коротких и импульсных неровностей на регулярно курсирующие поезда.
В Южно-Уральском государственном университете, запатентовали независимую от GPS систему, которая выявляет аномалии транспортных потоков.
Система работает на основе нейросети, после чего получает данные с камер уличного наблюдения и анализирует данные в режиме реального времени. Точность измерений системы составляет 25 см.
Отсутствие дорогостоящих GPS-датчиков делает систему доступной почти для любого российского муниципалитета и повышает ее безопасность.
ИИ находит аномалии и сообщает о них диспетчеру, который принимает решение, как исправить ситуацию. Также ученые планируют обучить ИИ делать прогнозы развития дорожной ситуации, что позволит принимать превентивные меры для решения проблем.
Создается российский беспилотный асфальтоукладчик.
Разработку «умной» машины ведет «Ростех» совместно с партнерами. С помощью программно-аппаратного комплекса «Прометей», разработанного специалистами ВНИИ «Сигнал», машина сможет выполнять дорожные работы в автономном режиме без человека в кабине.
Комплекс включает в себя несколько камер, средства связи, блоки обработки информации и пульт управления с джойстиком, с помощью которого оператор может удаленно управлять катком или дистанционно запрограммировать его для автономной работы.
Автономная машина может выполнять задачи практически непрерывно, в том числе ночью. Это позволит сократить время строительства и ремонта автодорог.
В Казахстане до конца года введут в пилотную эксплуатацию цифровую платформу мониторинга дорог.
E-Joldar - это цифровая платформа, которая обеспечивает мониторинг состояния не только республиканских, но местных и городских дорог. В связи с этим акимы должны взять на контроль вопросы о соблюдении технологий строительства, реконструкции и затягивания сроков реализации.
Акимам поручено обеспечить резервирование участков под будущие проекты, объявить мораторий на выдачу этих земель, изменить их целевое назначение, провести ревизию всех имеющихся на рынке цифровых услуг, а также обеспечить их активное внедрение.
Министерству транспорта поручено с апреля приступить к строительным работам по проектам «Караганда - Жезказган», «Актобе - Улгайсын» и «Обход города Сарыагаш».
Также Министерство транспорта совместно с акиматами должны обеспечить жесткий контроль за состоянием всех дорог, устранять дефекты на них, установить системы измерений веса у большегрузного транспорта и не допускать их на дороги при превышении норматива.
Эвелина Ларсон
Фото: https://pt.2035.university , https://dzen.ru, а также произвольно из сети Интернет
Этот материал опубликован в апрельском номере Отраслевого журнала «Строительство». Весь журнал вы можете прочитать или скачать по ссылке:
Комментарии