人工智能可以改變我們監控民用基礎設施結構健康的方式

薩里大學和倫敦國王學院開發了一種新的機器學習算法(AI)，該算法可以改變我們監控主要基礎設施(如水壩和橋梁)的方式。

Surrey和Kings的研究人員在《結構健康監測》雜志發表的一篇論文中，詳細介紹了他們如何創建一個名為SHMnet的AI系統來分析和評估金屬結構中使用的螺栓連接的損壞。

該研究團隊在改良的Alex-Net神經網絡的基礎上，建立了實驗室條件下的沖擊錘測試，并委托SHMnet來準確識別在10種損壞情況下鋼框架上連接螺栓的細微狀況變化。

該團隊發現，當使用四個重復的數據集訓練SHMnet時，在他們的測試中，它具有無瑕疵(100%)的識別記錄。

該論文的通訊作者，薩里大學的助理教授王英博士說：

“我們神經網絡的性能表明，SHMnet對于負責監視橋梁，塔樓，水壩和其他金屬結構完整性的結構工程師，政府和其他組織可能非常有用。

“雖然還有很多事情要做，例如在不同的振動條件下測試SHMnet并獲得更多的訓練數據，但真正的測試是將該系統用于迫切需要可靠，準確和負擔得起的基礎架構監視方式的領域。 ”