Roxi: як працюють технології штучного інтелекту у цементно-бетонній галузі

15 Жов 2020, 13:43

Канадська компанія Giatec Scientific Inc., що спеціалізується на розробці та виробництві засобів неруйнівного контролю якості та оцінки стану для будівельної галузі, обновила створену з використанням технологій штучного інтелекту програму Roxi, додавши в неї можливість визначати непередбачені зміни в бетонній суміші.

Roxi – це алгоритм, який використовує машинне навчання, щоб сигналізувати про відхилення при застиганні залитого бетону.

Інтелектуальна програма Roxi підключається до датчиків зрілості бетону Giatec SmartRock і направляє сигнал тривоги, якщо при застиганні спроєктованої бетонної суміші відбувається відхилення від графіка набору міцності.

Програма Roxi допомагає скоротити час, необхідний для випробування бетонної суміші, і своєчасно попереджає про будь-які зміни в ній, наприклад, якщо один з компонентів трохи не відповідає специфікації.

У ході удосконалення програми Roxi компанія Giatec співпрацювала з американськими компаніями-постачальниками бетону – Stoneway Concrete, Central Concrete, Maschmeyer Concrete Company of Florida, а також з компаніями Hilltop Concrete і Tomlinson.

Компанія Giatec планує продовжити вдосконалювати Roxi, розширюючи її можливості по “добуванню” корисних відомостей.

“Roxi – це свого роду віртуальна Алекса, тільки для цементно-бетонної промисловості. Ми запустили цей продукт у минулому році, і щодо цієї програми у нас великі плани на майбутнє”,

– розповідає співзасновник, президент і технічний директор компанії Giatec Алі Алізаде (Aali Alizadeh).

Компанія Giatec представила клієнтам у цементно-бетонній промисловості інтелектуальні датчики SmartRock ще у 2015 році. Датчики вимірюють температуру в ході гідратації цементу і співвідносять виміряні дані з міцністю бетону. Кожен датчик SmartRock відправляє зібрані дані на мережевий вузол. Користувачі можуть переглядати показники температури і міцності бетону через спеціальний додаток.

Ідея, що лежить в основі використання датчиків зрілості, таких як SmartRock, полягає в тому, щоб дати будівельним підрядникам точнішу картину набору міцності бетону. Більш точні дані дозволяють зняти опалубку раніше запланованого терміну, а це означає швидшу реалізацію проєкту і економію коштів.

На сьогодні датчики зрілості бетону SmartRock використовуються більш ніж в 6 тис проєктах в країнах Північної Америки, Східної Азії, Південної Африки, Південної Америки і Європи.

Навчання Roxi

Тим не менш, багато з підрядників не довіряють цьому засобу вимірювань.

“Люди не довіряють датчикам зрілості. Вони кажуть: “А що, якщо розрахунки невірні? Якщо датчик буде працювати неправильно?”, – каже Алі Алізаде. Навчаючи Roxi визначати відхилення і помилки, компанія Giatec сподівається завоювати довіру таких клієнтів.

На першому етапі розробки Roxi потрібно було навчити визначати автоматично, з якого моменту починати вимірювання: а саме, з моменту повного занурення датчика у бетон. Компанія Giatec працювала над вирішенням цього завдання спільно з Монреальським інститутом алгоритмів машинного навчання (Mila), провідним інститутом штучного інтелекту. Спільно з інститутом був розроблений алгоритм, який міг визначати, коли починала підвищуватися температура датчика, і фіксувати час початку вимірювання.

Roxi підключається до датчиків зрілості Giatec SmartRock.

“На той момент у компанії Giatec для навчання Roxi були дані, отримані в ході реалізації приблизно 2 тис проєктів. Алгоритм вивчив набір вимірювальних точок і дізнався, що означає “час заливки”. Roxi також дізнався, як “виглядає” температура до і після заливки. Ми не могли повірити, чому змогла навчитися Roxi. Наприклад, є особливі випадки, коли при гідратації бетон виділяє лише невелику кількість тепла, і ми не можемо визначити по кривій, коли був час заливки, а Roxi змогла визначити”,

– розповів Алі Алізаде.

До впровадження Roxi додаток Giatec SmartRock просив користувачів ввести для кожного датчика час пуску. Тепер Roxi пропонує користувачам час, який, на її думку, є найбільш вірогідним, і користувачі можуть прийняти або виправити запропонований програмою час. При цьому вся інформацію фіксується і використовується для машинного навчання.

“Спочатку деякі з наших користувачів помічали, що Roxi давала правильну відповідь ще до того, як вони вибрали час заливки. Тепер деякі навіть не вводять час заливки, вони просто залишають це на розсуд Roxi. Для нас дійсно було дивно …, що представники такої консервативної індустрії довіряють алгоритму штучного інтелекту і дозволяють йому думати за них”,

– розповідає Алі Алізаде.

На другому етапі розробки Roxi навчається тому тому, як повинна змінюватися ступінь зрілості бетону, тобто як має змінюватися кількість тепла гідратації з плином часом, і зіставляти це з тим, що насправді відбувається на місці заливки бетону. Якщо буде виявлена істотна різниця, Roxi повинна сигналізувати про це.

Відмінності можуть бути пов’язані з невеликими змінами в складі цементу, заповнювача або навіть добавок. Або могло трапитися так, що використовувалася нова суміш, але графік набору міцності бетону не оновлений внаслідок людської помилки.

Для точного навчання Roxi компанії Giatec були потрібні надійні дані. Тому компанія співпрацює з певним числом постачальників бетону. Адже, в розробці алгоритму машинного навчання найважливішим є якість даних, можливість мати досить великий обсяг достовірних даних.

Перспективи технологій штучного інтелекту в галузі

Підрядні організації можуть придбати систему датчиків SmartRock безпосередньо від Giatec. За допомогою платформи Smart Plus систему можна також придбати через постачальників бетону. В такому випадку відповідальність за калібрування датчиків для відповідності властивостям бетонних сумішей і за перевірку відповідності сумішей несуть постачальники. Вони несуть відповідальність за своєчасне оновлення графіків набору міцності бетону. Roxi дає їм можливість перевіряти графіки на регулярній основі.

“Для виробників бетонних сумішей ця система дає перевагу в конкурентній боротьбі”,

– відмічає віце-президент з маркетингу компанії Giatec Добрила Мугк (Dobrila Moogk).

Тепер у компанії Giatec є штатні експерти зі штучного інтелекту, і компанія вже працює над наступним етапом удосконалення Roxi. В майбутньому алгоритм буде здатний порівнювати свідчення різних датчиків при заливці бетону і надавати інформацію на основі виявлених ним відмінностей.

“Якщо подивитися на це питання ширше, об’єднання даних з різних частин конкретного ланцюжка поставок може принести ще більше користі. Це найбільша галузь в світі, в якій існує величезна кількість даних, мільярди і мільярди даних, але достатньої інтеграції всіх даних, які ми збираємо в галузі, ще немає, а це величезні можливості”,

– відмітив Алі Алізаде.

За матерілами www.worldhighways.com

Теги: