La Universidad de Surrey y King's College London han desarrollado un nuevo algoritmo de aprendizaje automático AI que podría transformar la forma en que monitoreamos las principales infraestructuras, como las presas y los puentes.
en un artículo publicado por la revista Monitoreo de salud estructural , los investigadores de Surrey y Kings detallan cómo crearon un sistema de IA llamado SHMnet para analizar y evaluar el daño de las conexiones de los pernos utilizados en las estructuras metálicas.
Construido sobre los cimientos de una red neuronal Alex-Net modificada, el equipo de investigación estableció una prueba de impacto con martillo en condiciones de laboratorio y encargó a SHMnet la identificación precisa de los cambios de condición sutiles de los pernos de conexión en un marco de acero en 10 escenarios de daño.
El equipo descubrió que cuando SHMnet se entrena utilizando cuatro conjuntos de datos repetidos, tenía un registro de identificación impecable 100 por ciento en sus pruebas.
El Dr. Ying Wang, autor correspondiente del artículo y profesor asistente de la Universidad de Surrey, dijo :
"El rendimiento de nuestra red neuronal sugiere que SHMnet podría ser increíblemente útil para ingenieros estructurales, gobiernos y otras organizaciones encargadas de monitorear la integridad de puentes, torres, presas y otras estructuras metálicas".
"Si bien hay más por hacer, como probar SHMnet en diferentes condiciones de vibración y obtener más datos de entrenamiento, la prueba real es que este sistema se use en el campo donde una forma confiable, precisa y asequible de monitorear la infraestructura es muy importantenecesario."
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad de Surrey . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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