VIỆN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ GIAO THÔNG VẬN TẢI

http://103.245.244.197

Công nghệ sử dụng trí thông minh nhân tạo (AI) nâng cao phát hiện vết nứt quan trọng trong các lò phản ứng hạt nhân, cầu, tòa nhà

Một vết nứt nhỏ trong lò phản ứng hạt nhân, tòa nhà chọc trời, cây cầu hoặc đập nước có thể gây ra hậu quả thảm khốc. Vụ sập cầu ở thành phố Minneapolis, đã làm chết 13 người vào năm 2007, chỉ là một ví dụ về những gì có thể xảy ra khi tính toàn vẹn cấu trúc bị xâm phạm.

 

 

Hư hỏng cấu trúc không xác định hoặc chưa được xác định trong các lò phản ứng hạt nhân có thể là thảm họa. Kiểm tra những hệ thống quan trọng như lò phản ứng hạt nhân rất phức tạp và tốn thời gian.

Các video được quay bởi hệ thống phát hiện vết nứt tự động có thể dễ dàng xác định nhầm các vết xước nhỏ hoặc mối hàn là vết nứt, vì vậy kỹ thuật viên phải xem lại video theo từng khung hình. Đó là một quá trình tốn thời gian dễ sinh ra lỗi của con người.

Một hệ thống đang được phát triển tại Đại học Purdue sử dụng trí thông minh nhân tạo (AI) để phát hiện các vết nứt được ghi lại trong video của các lò phản ứng hạt nhân. Hệ thống phân tích video, từng khung hình để phát hiện bất kỳ vết nứt nào.

Hệ thống mới phát hiện các vết nứt trong mỗi khung hình video trong khi sơ đồ thuật toán có khả năng theo dõi vết nứt từ khung hình này sang khung hình tiếp theo.

"Đây là một bước nhảy vọt lớn đối với công nghệ kiểm tra và có thể giảm thiểu tai nạn, tử vong và chi phí bảo trì" ông Mohammad R. Jahanshahi, trợ lý giáo sư tại Đại học Kỹ thuật Purdue, người đứng đầu nhóm nghiên cứu cho biết. "Nó cho phép máy tính thực hiện công việc khó khăn và sau đó cung cấp cho con người vận hành thông tin định lượng về vết nứt như độ dày và chiều dài của vết nứt".

Sau đó, người điều hành có thể xem lại các video và đi đến các khung hình cụ thể được tham chiếu  bởi hệ thống phần mềm để kiểm tra các vết nứt và xác định hành động cần thiết.

Ông Jahanshahi cho biết phương pháp này đã được thử nghiệm trên 20 video kiểm tra nhà máy điện hạt nhân, kết quả cho thấy phương pháp này mạnh hơn bất kỳ phương pháp nào khác. Hệ thống này có nhiều ứng dụng tiềm năng, như phát hiện các vết nứt trên các tòa nhà lớn, đường sá và các tua-bin gió.

"Hệ thống của chúng tôi rất thông minh và dễ thích ứng để cho phép người vận hành sử dụng dữ liệu của riêng họ", ông Jahanshahi nói. "Máy tính có thể được lập trình lại dựa trên dữ liệu đó để phát hiện các vết nứt trong các cấu trúc khác nhau và các vật liệu khác nhau".

Nhóm của Đại học Purdue tin rằng hệ thống sẽ trở nên hữu ích hơn nữa khi robot và máy bay không người lái được sử dụng để thu thập một lượng lớn dữ liệu trực quan.

Các thành viên trong nhóm cũng cho biết hệ thống phát hiện sử dụng trí thông minh nhân tạo của Đại học Purdue có thể phát hiện hư hỏng và xác định khả năng chịu lực của các tòa nhà, đường sá và đập nước sau động đất và các thảm họa tự nhiên khác.

Trần Mạnh Khải
Nguồn: phys.org

Tác giả: admin

Bạn đã không sử dụng Site, Bấm vào đây để duy trì trạng thái đăng nhập. Thời gian chờ: 60 giây