IPPT PAN otrzymał rekomendacje do dofinansowania z Międzynarodowego Funduszu Wyszechradzkiego. Fundusz wspiera współpracę krajów z Grupy Wyszehradzkiej, czyli Czech, Węgier, Polski i Słowacji a także Ukrainy oraz wspiera integrację tych państw z Unią Europejską.
W ramach Międzynarodowego Funduszu Wyszehradzkiego istnieją różne programy grantowe (tzw. granty małe, standardowe i strategiczne), programy stypendialne, programy adresowane do środowiska artystycznego oraz program grantów uniwersyteckich. Wsparcie dotyczy przede wszystkim czterech aspektów: innowacyjności, wymiaru regionalnego, młodzieży i zrównoważonego rozwoju.
Grant z Funduszu Wyszehradzkiego, IPPT PAN będzie koordynował po raz pierwszy. Projekt ma tytuł „Development of regional network on autonomous systems for structural health monitoring” (tłum: Rozwój regionalnej sieci badawczej nad autonomicznymi układami monitorowania stanu konstrukcji). Planowany okres trwania to: 01/06/2021–30/11/2022. W projekcie zaangażowane będą cztery jednostki naukowe z czterech krajów: Polski, Węgier, Czech i Słowacji.
W skład Konsorcjum wchodzą:
- IPPT PAN, Polska, koordynator projektu
- Uniwersytet Technologii i Ekonomii w Budapeszcie (Budapest University of Technology and Economics), Węgry
- Uniwersytet Techniczny w Ostrawie (VSB - Technical University of Ostrava), Czechy
- Uniwersytet Żyliński (University of Žilina), Słowacja
W IPPT PAN, w przygotowanie i koordynację grantu zaangażowany jest dr hab. Bartłomiej Błachowski z Pracowni Inżynierii Bezpieczeństwa (Zakład Technologii Inteligentnych), który jest kierownikiem projektu oraz dr Piotr Tauzowski z Pracowni Metod Komputerowych Inżynierii Materiałowej (Zakład Informatyki i Nauk Obliczeniowych).
Celem projektu jest wypracowanie metodologii rzetelnej identyfikacji defektów konstrukcyjnych, w tym pęknięć, wykruszania i rozwarstwiania betonu. Głównym założeniem jest zestawienie uczenia maszynowego i technik przetwarzania obrazu w celu lokalizowania i ilościowego określenia degradacji sztywności w obrębie konstrukcji betonowych. Zamierzeniem jest, aby taki system działał autonomicznie, a jego działanie było wspomagane najnowszymi osiągnięciami utrwalania obrazu z użyciem bezobsługowych pojazdów naziemnych i lotniczych oraz sztucznej inteligencji.
Zagadnienie: W Europie znajduje się około 300,000 betonowych mostów. Zapewnienie bezpieczeństwa i ich niezawodnego działania przy ciągłym starzeniu się konstrukcji wymaga stałego nadzoru strukturalnego. Mosty betonowe należą do budowli, które szczególnie podatne są na różnego rodzaju uszkodzenia, np. pękanie i kruszenie. Aby utrzymać je w odpowiednim stanie, dokonuje się okresowych inspekcji, które są przeprowadzane przez wykwalifikowanych pracowników. Inspekcje te mają jednak dwie poważne wady. Po pierwsze, wymagają dużego nakładu pracy i są kosztowne. Po drugie, jakość oględzin zależy od doświadczenia danego inspektora. Ponadto, ze względu na swoją niską wrażliwość, systemy nadzoru oparte na monitoringu drgań przynoszą wymierne rezultaty dopiero przy większych uszkodzeniach, więc są bezużyteczne z punktu widzenia budownictwa. Z kolei nieinwazyjne metody pozwalają na zidentyfikowanie znacznie mniejszych uszkodzeń już w początkowym stadium, za to wymagają wprowadzenia danych dotyczących lokalizacji tychże uszkodzeń. Dzięki dynamicznemu rozwojowi dronów można je zastosować w procesie inspekcji mostów, jednak muszą być sterowane zdalnie z ziemi przez pilota. Podsumowując, żadne z obecnie dostępnych metod inspekcji nie zapewnia niezależnego i wydajnego sposobu inspekcji mostów. Dla osiągnięcia większego zautomatyzowania i oszczędności w nadzorowaniu stanu technicznego, projekt ten ma na celu zintegrowanie monitoringu stanu technicznego z przewidywanym stanem żywotności danej budowli.
Przebieg badań: Tak zwane techniki uczenia głębokiego DL (ang. deep learning) pozwalają na automatyczne uzyskanie cech obrazów przy użyciu konwolucyjnych sieci neuronowych. W ramach zaproponowanego projektu badawczo-innowacyjnego, opracujemy wydajny i ekonomiczny system autonomicznych inspekcji betonowych mostów. System ten będzie się składał z niezależnego pojazdu (działającego z lądu lub z powietrza), kamery optycznej o wysokiej rozdzielczości oraz oprogramowania komputerowego używającego nowoczesnych algorytmów przetwarzania obrazu, które będą w stanie wychwycić powstałe uszkodzenia w powierzchni mostu. System zostanie wyuczony na podstawie danych o najczęściej pojawiających się uszkodzeniach konstrukcji betonowych, przekazanych przez partnerów z Czechii i Słowacji. Koncepcja mobilnego systemu autonomicznej inspekcji, w tym inspekcji ruchu i śledzenia, zostanie opracowana przez węgierskich naukowców pracujących nad zagadnieniami związanymi z transportem autonomicznym i przetwarzaniem obrazu.
Innowacje: Przebieg badań zakłada użycie dwóch innowacyjnych technologii. Pierwszą z nich będzie system monitorowania stanu konstrukcji wzbogacony o system przewidywania jej żywotności. Technologie uczenia maszynowego służące do wykrywania uszkodzeń z pomocą analizy obrazowej zostaną wzbogacone modelami propagacji uszkodzeń opartymi na fizyce. Następnie, przy pomocy analiz niezawodnościowych, oszacowana zostanie pozostała żywotność struktury w oparciu o badania z użyciem nieliniowego modelowania pęknięć betonu i modeli rozprzestrzeniania się możliwych początków korozji. Oszacowanie liczbowe zachowań betonu zostanie przetestowane oprogramowaniem ATENA Science (które zawiera zarówno wnikanie chlorków jak i nieliniowe modele pęknięć) oraz/lub kodami Matlab. Druga z innowacji zakłada, że pozyskane w drodze eksperymentów informacje o aktualnym stanie technicznym struktury mostu zostaną zintegrowane z tzw. BrIM – pilotowym Modelem Informacji o Stanie Mostów, mającym na celu oszacowanie możliwości przygotowania rzeczywistego modelu całego mostu oraz symulację przyszłego zachowania w zróżnicowanych warunkach środowiskowych, takich jak wiatr, wilgotność czy podatność na ruchy gruntu. W przeciwieństwie do tradycyjnych inspekcji stanu technicznego mostów, nowo zaproponowany komputerowy system oparty na wizji ma na celu całkowicie autonomiczne badanie, które eliminuje dwie dotychczasowe przeszkody: pracę ludzką i koszt, a monitoring ciągły stanu technicznego stanowić będzie cenne narzędzie zapobiegania katastrofom, takim jak np. ta na wiadukcie Polcevera w Genui w 2018 roku.
