Разработчики: | ПНИПУ Пермский Национальный Исследовательский Политехнический Университет |
Дата премьеры системы: | 2022/06/02 |
Отрасли: | Строительство и промышленность строительных материалов |
Технологии: | СППР - Система поддержки принятия решений |
Основная статья: Система поддержки принятия решений (СППР, Decision Support Systems, DSS)
2022: Создание системы, определяющей аварийность зданий
В Пермском Политехе создали экспертную систему, определяющую аварийность зданий. Об этом университет сообщил 2 июня 2022 года.
Категория технического состояния, определяемая при инженерном обследовании конструкций зданий и сооружений, является главным критерием в принятии решения о степени аварийности или необходимости проведения мероприятий по ремонту для дальнейшей эксплуатации. Чекап для искусственного интеллекта: зачем и как тестировать ИИ-решения?
Оценка аварийности, выдаваемая экспертом, зависит от человеческого фактора, обладает некоторой степенью погрешности, противоречивости и неопределенности. Например, почти всегда присутствует неточность, зависящая от применяемой приборной базы и квалификации специалиста. Кроме того, неопределенность вносят и недостаточность сформулированных критериев оценки в нормативных документах и короткая шкала ГОСТ, включающая всего четыре категории: нормативное, работоспособное, ограниченно работоспособное или аварийное. Для автоматизированного определения непригодности строительного объекта учеными использовался анализ в виде описания множества объектов, понятий и связей между ними.
Ключевой особенностью теории нечеткой логики, отличающей ее от вероятностных методов, фреймов и нейронных сетей, является то, что это именно логика с хорошо определенной семантикой, поскольку для оценки параметров используются лингвистические переменные, — сообщил член-корреспондент Российской академии архитектуры и строительных наук, профессор, доктор технических наук, заведующая кафедрой строительных конструкций и вычислительной механики ПНИПУ Галина Кашеварова. |
Теория нечетких множеств позволяет формализовать и обрабатывать самую разнородную информацию, содержащуюся в описании признаков технического состояния построек, моделировать рассуждения, такие как «много», «мало», «часто», «редко», «около…», «приблизительно…», «не менее…», «не более…», «в диапазоне от… до…». Всего в программу включено более 90 возможных контролируемых параметров. А база знаний исследовательского модуля системы содержит более 5000 правил.
Оценка адекватности и достоверности решений, выдаваемых экспертной системой, проводилась на основе моделирования сценариев различных повреждений железобетонных изгибаемых конструкций, данных ряда технических отчетов по результатам инженерного обследования реальных конструкций и собственного опыта, — поделился кандидат технических наук, доцент кафедры, строительных конструкций и вычислительной механики Юрий Тонков. |
Результат оценки здания — как на промежуточных этапах, так и итоговый — выдается пользователю в виде гистограмм с группировкой признаков по категориям. Визуализация результатов существенно повышает прозрачность принимаемых решений о степени аварийности, формирует понимание причин и рисков возможного изменения технического состояния конструкций, зданий или сооружений.
Разработка исследователей Политеха активно используется на объектах Пермского края для проведения инженерного обследования конструкций зданий.
Подрядчики-лидеры по количеству проектов
Axelot (Акселот) (4)
ТехЛАБ (4)
СберМедИИ (SberMedAI) (3)
Eva Lab (Эва Лаб) (3)
БИТ - Бюро Информационных Технологий (3)
Другие (20)
ТехЛАБ (2)
X5 Group (1)
БИТ - Бюро Информационных Технологий (1)
СберМедИИ (SberMedAI) (1)
Другие (0)
БИТ - Бюро Информационных Технологий (2)
К-Скай (K-SkAI) (2)
Axelot (Акселот) (1)
НБИ (Национальное бюро информатизации) (1)
ПНИПУ Пермский Национальный Исследовательский Политехнический Университет (1)
Другие (2)
Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров
ТехЛАБ (3, 4)
Axelot (Акселот) (1, 4)
СберМедИИ (SberMedAI) (5, 3)
БИТ - Бюро Информационных Технологий (2, 3)
Eva Lab (Эва Лаб) (1, 3)
Другие (51, 20)
ТехЛАБ (1, 2)
X5 Group (1, 1)
СберМедИИ (SberMedAI) (1, 1)
БИТ - Бюро Информационных Технологий (1, 1)
Другие (0, 0)
К-Скай (K-SkAI) (1, 2)
БИТ - Бюро Информационных Технологий (1, 2)
Медиката (Электронный рецепт) (1, 1)
ПНИПУ Пермский Национальный Исследовательский Политехнический Университет (1, 1)
Axelot (Акселот) (1, 1)
Другие (1, 1)
Axelot (Акселот) (1, 3)
Eva Lab (Эва Лаб) (1, 2)
СберМедИИ (SberMedAI) (2, 1)
К-Скай (K-SkAI) (1, 1)
Сбербанк (1, 1)
Другие (2, 2)
Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения
Galenos Система поддержки принятия врачебных решений (СППВР) - 4
Axelot WOS X5 (Warehouse Operation System) - 4
БИТ Управление в пространстве (ЦП УвП) - 3
Webiomed - Платформа предиктивной аналитики и управления рисками в здравоохранении на основе машинного обучения - 3
Eva Lab: Polyptron система поддержки принятия врачебных решений для колоноскопии - 3
Другие 17
Galenos Система поддержки принятия врачебных решений (СППВР) - 2
БИТ Управление в пространстве (ЦП УвП) - 1
Сбер Медицинский цифровой диагностический центр (MDDC) - 1
Х5 Group Платформа АБ-тестирования - 1
Другие 0
БИТ Управление в пространстве (ЦП УвП) - 2
Webiomed - Платформа предиктивной аналитики и управления рисками в здравоохранении на основе машинного обучения - 2
Медиката Скрининг лекарственных назначений - 1
ПНИПУ: Экспертная система для определения степени аварийности зданий - 1
НБИ EMAS.Trade Энерготрейдинг - 1
Другие 1
Axelot WOS X5 (Warehouse Operation System) - 3
Eva Lab: Polyptron система поддержки принятия врачебных решений для колоноскопии - 2
Data Sapience: Talys.SDE Система принятия решений для предстраховых проверок - 1
Webiomed - Платформа предиктивной аналитики и управления рисками в здравоохранении на основе машинного обучения - 1
Сбер: Адиа Диагностический ассистент на базе ИИ - 1
Другие 1