كشف باحثون في كلية الهندسة بجامعة دريكسل عن تطور رائد في عمليات فحص السلامة الهيكلية، باستخدام روبوتات ذاتية التشغيل مدمجة مع أحدث تقنيات التعلم الآلي.
يعد هذا النهج المبتكر بتعزيز كفاءة ودقة التقييمات الهيكلية، مما قد يُحدث ثورة في صيانة المباني والبنية التحتية.
جامعة دريكسل: تطوير تكنولوجيا مراقبة الهياكل
يسلط نشر بحثهم مؤخراً في مجلة "أتمتة البناء" المرموقة التابعة لدار النشر "إلسيفير" الضوء على تطوير نظام مراقبة متعدد المقاييس مبتكر. يستغل هذا النظام قوة خوارزميات التعلم العميقdentالعيوب الهيكلية، مثل الشقوق، بدقة لا مثيل لها.
بعد ذلك، يتم استخدام تقنية LiDAR لإنشاء صور ثلاثية الأبعاد مفصلة، مما يسهل عملية التوثيق الشاملة للمفتشين.
مواجهة تحدي البنية التحتية المتقادمة
تتجلى أهمية هذا التطور في الحاجة المُلحة للحفاظ على سلامة البنية التحتية المتقادمة. فمع توقعات شركة جينسلر بأن يظل ثلثا المباني القائمة قيد الاستخدام بحلول عام 2050، تزداد الحاجة إلى منهجيات فحص فعّالة أكثر من أي وقت مضى. وبفضل تمكين الكشف المبكر عن المشكلات الإنشائية، تعد هذه التقنية بإطالة عمر المباني وتعزيز السلامة العامة.
تمكين عمليات التفتيش الذاتي
تتمثل إحدى المزايا الرئيسية لهذا النظام في قدرته على تعزيز قدرات المفتشين مع تقليل الاعتماد على العمل اليدوي. فمن خلال استخدام روبوتات ذاتية التشغيل مزودة بتقنيات استشعار متطورة، يتم تخفيف عبء عمليات التفتيش بشكل ملحوظ، مما يسمح بتخصيص الموارد البشرية بكفاءة أكبر. علاوة على ذلك، يساهم دمج خوارزميات التعلم الآلي في الحد من مخاطر الأخطاء البشرية، مما يضمن عملية تقييم أكثر موثوقية.
الآفاق المستقبلية والجهود التعاونية
يتطلع الباحثون في جامعة دريكسل إلى تطوير نظامهم، بما في ذلك دمجه مع المركبات الأرضية غير المأهولة لتعزيز وظائفه. سيتيح ذلك الكشف والتحليل والمراقبة الذاتية للتشققات في مختلف أنواع البنية التحتية، مما يمهد الطريق لنهج أكثر شمولية في صيانة الهياكل. وسيكون إجراء الاختبارات في بيئات واقعية والتعاون مع القطاع الصناعي والهيئات التنظيمية أمراً بالغ الأهمية لتحسين هذه التقنية وضمان تطبيقها العملي.
