ПНИПУ: автоматизирована оценка безопасности зданий с помощью ИИ

На фоне старения жилого фонда и дефицита квалифицированных строителей в России возрастает риск внезапных обрушений зданий. Традиционные обследования — визуальные осмотры и экспертные заключения — требуют времени, денег и участия опытных инженеров, из-за чего массовый контроль становится затруднительным.

Ученые Пермского Политеха предложили решение: программу с искусственным интеллектом для автоматической оценки технического состояния наружных стен кирпичных зданий. Об этом "Газете.Ru" сообщили в пресс-службе образовательного учреждения.

По данным Росстата, к началу 2024 года в стране было признано аварийными около 70 тысяч домов, где живет более миллиона человек. Однако регулярный мониторинг осложняют высокая стоимость экспертиз и человеческий фактор. Разработка пермских ученых направлена на автоматизацию именно этого "узкого места".

Новый алгоритм анализирует ключевые параметры фасадов и с точностью около 84% определяет степень износа, относя объект к одной из четырех категорий по ГОСТ — от нормативного до аварийного состояния. При этом система настроена так, чтобы не пропускать опасные случаи: при сомнениях она чаще выбирает более строгую категорию.

В основу программы легла оцифрованная база реальных обследований зданий. Фасады были разбиты на элементы — цоколь, основное поле стены, перемычки — и описаны по 18 параметрам, включая ширину трещин, отклонение стен от вертикали и прочность кладки. Для обучения исследователи протестировали несколько алгоритмов машинного обучения и выбрали AutoGluon, который автоматически подбирает оптимальные модели под конкретные данные.

"Программа обрабатывает информацию поэтапно: от анализа отдельных параметров до выявления их совокупного влияния и итоговой классификации состояния стен", — пояснила профессор ПНИПУ Галина Кашеварова.

Обучение проходило в несколько стадий, с отдельными выборками для проверки и защиты от переобучения. "Мы специально настраивали модель так, чтобы она надежно работала и на новых зданиях, которых "не видела" раньше", — отметил аспирант ПНИПУ Сергей Крылов.

Разработчики подчеркнули, что система не заменяет экспертов полностью, но позволяет быстро и дешево провести первичный скрининг тысяч зданий. Это особенно важно при планировании ремонтов и после чрезвычайных ситуаций — землетрясений или ураганов, когда счет идет на часы.