Искусственный интеллект будет диагностировать дефекты при строительстве.
Специалисты Северо-Кавказского федерального университета отбирают и тестируют архитектуру на базе методов глубокого обучения и компьютерного зрения.
Для обучения нейросети оператор загружает в программу изображения различных трещин. Технологии на фотографиях учатся определять, распознавать, описывать параметры и причины их появления.
Например, если у объекта появляются новые трещины, то они могут размечаться для дообучения модели. Обновление базы данных может повысить точность системы и расширить сферу применения.
На текущем этапе специалисты создают бинарную карту трещин, по которой можно измерить их длину, направление и плотность.
Систему проектируют с возможностью дообучения в том числе с помощью видео.
Пока что проект в стадии разработки — идет валидация гипотезы и создание технического прототипа. По предварительным расчетам в случае коммерческой перспективности на полную окупаемость проект может выйти в течение 18−36 месяцев.