薩里大學(xué)和倫敦國王學(xué)院開發(fā)了一種新的機(jī)器學(xué)習(xí)算法(AI)，該算法可以改變我們監(jiān)控主要基礎(chǔ)設(shè)施(如水壩和橋梁)的方式。

Surrey和Kings的研究人員在《結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測》雜志發(fā)表的一篇論文中，詳細(xì)介紹了他們?nèi)绾蝿?chuàng)建一個名為SHMnet的AI系統(tǒng)來分析和評估金屬結(jié)構(gòu)中使用的螺栓連接的損壞。

該研究團(tuán)隊在改良的Alex-Net神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，建立了實驗室條件下的沖擊錘測試，并委托SHMnet來準(zhǔn)確識別在10種損壞情況下鋼框架上連接螺栓的細(xì)微狀況變化。

該團(tuán)隊發(fā)現(xiàn)，當(dāng)使用四個重復(fù)的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練SHMnet時，在他們的測試中，它具有無瑕疵(100%)的識別記錄。

該論文的通訊作者，薩里大學(xué)的助理教授王英博士說：

“我們神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能表明，SHMnet對于負(fù)責(zé)監(jiān)視橋梁，塔樓，水壩和其他金屬結(jié)構(gòu)完整性的結(jié)構(gòu)工程師，政府和其他組織可能非常有用。

“雖然還有很多事情要做，例如在不同的振動條件下測試SHMnet并獲得更多的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，但真正的測試是將該系統(tǒng)用于迫切需要可靠，準(zhǔn)確和負(fù)擔(dān)得起的基礎(chǔ)架構(gòu)監(jiān)視方式的領(lǐng)域。 ”