Возможности применения искусственного интеллекта для анализа железобетонных конструкций
Лукин Антон Викторович, студент магистратуры
Санкт-Петербургский государственный архитектурно-строительный университет
Данная статья рассматривает применение искусственного интеллекта (ИИ) в анализе работы железобетонных конструкций. ИИ предоставляет новые возможности для точной и эффективной оценки прочности и долговечности конструкций. Он обрабатывает большой объем данных, предсказывает деформации и повреждения, находит скрытые закономерности. Польза ИИ включает более точный анализ, быстрое обнаружение проблем, прогнозирование поведения конструкций, оптимизацию и сокращение затрат, улучшение планирования обслуживания. Однако ИИ не заменяет роль и опыт инженеров, а служит инструментом для принятия информированных решений. В статье также упоминаются конкретные инструменты ИИ, используемые в работе с железобетонными конструкциями, и необходимость создания базы данных для улучшения результатов запросов ИИ.
Ключевые слова: железобетонные конструкции, искусственный интеллект (ИИ), анализ, прочность, долговечность, данные, деформации, напряжения, повреждения, скрытые закономерности, точность, проблемы, прогнозирование, оптимизация, затраты, эффективность, планирование обслуживания, инженеры, специалисты, инструмент, обучение, базы данных.
Possibilities of using artificial intelligence for the analysis of reinforced concrete structures
This article considers the use of artificial intelligence (AI) in the analysis of the performance of reinforced concrete structures. AI provides new opportunities for accurately and efficiently assessing the strength and durability of structures. It processes a large amount of data, predicts deformations and damages, and finds hidden patterns. The benefits of AI include more accurate analysis, faster problem detection, structural behavior prediction, cost optimization and reduction, and improved maintenance planning. However, AI does not replace the role and experience of engineers, but serves as a tool for informed decision making. The article also mentions the specific AI tools used in working with reinforced concrete structures and the need to create a database to improve the results of AI queries.
Keywords: reinforced concrete structures, artificial intelligence (AI), analysis, strength, durability, data, deformations, stresses, damages, hidden patterns, accuracy, problems, forecasting, optimization, costs, efficiency, maintenance planning, engineers, specialists, tools, training, bases data.
Наиболее современным методом анализа работы железобетонных конструкций, но при этом наименее изученным является искусственный интеллект (ИИ). Использование ИИ в анализе работы железобетонных конструкций открывает новые возможности для более точной и эффективной оценки их прочности и долговечности. ИИ позволяет создавать сложные математические модели и симулировать множество ситуаций возникновения аварийной запроектной нагрузки в конструкции, при этом позволяет исключить влияние человеческого фактора на ошибки в расчетах.
Анализ работы железобетонных конструкций требует обработки большого объема данных, включая результаты испытаний материалов, геометрические параметры, условия окружающей среды и другие факторы. ИИ может обрабатывать эти данные, предсказывать возможные деформации, напряжения и повреждения в конструкции, находить скрытые закономерности и взаимосвязи, которые могут быть незаметны для человеческого анализа. Это позволяет более глубоко понять поведение конструкций и предсказать их работу в запроектных состояниях.
По результатам такого анализа квалифицированный инженер-проектировщик может более точно определить оптимальные параметры и решения для превентивных мер при проектировании, а также для решений уже в процессе эксплуатации. [1]
В дальнейшем ИИ может также использоваться для оптимизации конструкций железобетонных сооружений. Используя алгоритмы машинного обучения, ИИ может искать оптимальные решения для конструкций, учитывая различные факторы, такие как затраты на материалы, энергоэффективность, безопасность и требуемые объемно-планировочные решения.
В целом, использование искусственного интеллекта для анализа работы железобетонных конструкций в запроектных состояниях предоставляет ряд значимых преимуществ. Ниже перечислены некоторые из них:
1. Более точный анализ. ИИ способен обрабатывать большие объемы данных и проводить сложные вычисления, что позволяет получить более точную и всестороннюю оценку состояния конструкций.
2. Быстрое обнаружение проблем. ИИ может анализировать данные в реальном времени и быстро обнаруживать потенциальные проблемы в конструкции.
3. Прогнозирование поведения. Используя методы прогнозирования и предсказательного моделирования, ИИ может оценить, как будет вести себя железобетонная конструкция в различных условиях и нагрузках. Это позволяет инженерам-проектировщикам предвидеть возможные проблемы и принимать меры заранее для обеспечения безопасности и долговечности конструкции.
4. Оптимизация конструкций. ИИ может использоваться для оптимизации конструкций железобетонных сооружений. Алгоритмы машинного обучения могут анализировать данные и искать оптимальные решения, учитывая различные факторы, такие как прочность, стоимость, энергоэффективность и экологические аспекты.
5. Сокращение затрат и повышение эффективности. Благодаря использованию ИИ для анализа работы железобетонных конструкций, можно снизить затраты на дорогостоящие и регулярные инспекции, так как ИИ способен непрерывно мониторировать состояние конструкций. Это позволяет сэкономить время и средства, а также повысить эффективность обслуживания и поддержания железобетонных сооружений.
6. Улучшение планирования обслуживания. Использование ИИ для анализа работы железобетонных конструкций позволяет разработать более эффективные планы обслуживания и ремонта. ИИ может помочь определить оптимальное время и методы обслуживания, предсказывая потенциальные проблемы и рекомендуя соответствующие действия. Это помогает снизить простои и минимизировать возможные риски и затраты.
Однако необходимо отметить, что искусственный интеллект не может полностью заменить роль и опыт инженеров и специалистов. Он является инструментом, который помогает им принимать более информированные решения и повышать эффективность своей работы. На данный момент он только начинает внедряться и требует пристального внимания, накопления опыта и обучения прежде, чем будет полностью внедрен в работу. [2]
Применение ИИ для анализа работы конструкций слабо рассмотрено в научной литературе, поскольку его возможности только познаются. Несмотря на консервативность строительной отрасли — внедрение ИИ способно позволить оптимизировать многие процессы и помочь инженерам-проектировщикам. Преимущество ИИ — в способности учитывать комбинации всех необходимых характеристик проектируемого объекта для создания конструктивной схемы.
Одной из программ ИИ для работы с проектами является инструмент, разработанный шведскими компаниями BOX Bygg и Wallgren Arkitekter. Это закрытый инструмент, но его метод для систем ИИ на основе правил позволяет получить достоверные данные в виде сгенерированных проектов, которые можно использовать для обучения модели машинного обучения. Имея доступ к инструменту мы «формируем запрос», включая в него данные нашей конструктивной схемы, проблемные места, в нашем случае — колонны, а нейросеть разрабатывает конструктивную схему для нашего здания, с учетом заложенных факторов, используя большие объемы помеченных данных
Также существуют открытые и уже популярные инструменты, например, текстовая нейронная сеть — ChatGPT, разработанная американской компанией OpenAI. Было сформировано несколько запросов, чтобы оценить потенциальные возможности инструмента (рис. 1).
Для получения более точных ответов от ИИ в ходе исследования выявлено — запрос должен быть максимально подробным и конкретным, как следствие, большие задачи необходимо разбивать на несколько частей.
Рис. 1. Результат ответ на запрос ИИ
Исходя из полученных ответов можно сделать вывод, что ChatGPT работает с открытыми источниками и приводит фрагменты выдержек из нормативных документов и научных статей. Основная причина — это конфиденциальность информации, обладающей интеллектуальной собственностью. Проектные организации не публикуют в свободном доступе информацию о проектах, расчетные схемы и другие рабочие материалы.
Создание таких баз данных позволит ускорить процесс машинного обучения и сделать результаты запросов более конкретными и точными, уменьшить ошибочные ответы. [3]
Литература:
- Колчин В. Н. Специфика применения технологии «искусственного интеллекта» в строительстве / «ИННОВАЦИИ И ИНВЕСТИЦИИ». № 3. 2022 — С. 250–253;
- Газаров А. Р. Преимущества использования искусственного интеллекта в сфере строительства / Известия ТулГУ. Технические науки. 2020. Вып. 4 — С. 136–139;
- Francesco Iorio Five Reasons to Use Generative AI to Automate Building Designs / April 11, 2023 URL: https://www.spiceworks.com/tech/artificial-intelligence/guest-article/generative-ai-automate-building-designs/.
