Мункуев А.М., Заяханов М.Е.
КОНТРОЛЬ И ОЦЕНКА КАЧЕСТВА СТРОИТЕЛЬНЫХ МАТЕРИАЛОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА *
Аннотация:
в статье рассматриваются возможности применения искусственного интеллекта (ИИ) для контроля качества строительных материалов. Анализируются ключевые технологии ИИ, такие как компьютерное зрение, машинное обучение и нейронные сети, и их преимущества перед традиционными методами проверки. Приводятся реальные примеры внедрения ИИ в строительной отрасли, включая автоматизацию контроля бетона, кирпича и других материалов. Обсуждаются преимущества и ограничения. Особое внимание уделено перспективам развития ИИ, включая интеграцию с BIM, IoT и цифровыми двойниками. Статья демонстрирует, что ИИ способен трансформировать контроль качества, делая его более эффективным и прогнозируемым.
Ключевые слова:
искусственный интеллект, строительные материалы, контроль качества, компьютерное зрение, машинное обучение, автоматизация строительства, нейронные сети
1. Введение. Современная строительная отрасль переживает процесс цифровой трансформации с ускоренной динамикой. В условиях постоянно увеличивающихся темпов строительства и ужесточения требований к качеству и безопасности сооружений, внедрение прогрессивных технологий становится крайне важным для оптимизации процессов контроля качества строительных материалов.Одним из ключевых направлений развития в этой области является использование искусственного интеллекта (ИИ). Технологии машинного обучения, компьютерного зрения и нейронных сетей открывают возможности для автоматизации монотонных проверок, проведения более точной оценки характеристик материалов, а также предвидения их поведения в будущем.Цель заключается в рассмотрении возможностей применения ИИ для контроля и оценки качества строительных материалов, с акцентом на выявление преимуществ, ограничений и перспектив данной технологии.Задачи:- Определение проблем, возникающих при использовании традиционных методов контроля качества,- Оценка преимуществ и потенциальных рисков, связанных с внедрением ИИ в процесс контроля качества,- Формулирование предложений по дальнейшему развитию и совершенствованию систем контроля качества.Таким образом, данный материал направлен на показ потенциала искусственного интеллекта как инструмента для повышения результативности и надёжности строительного производства.2. Проблематика традиционного контроля качества строительных материалов. Контроль качества строительных материалов играет ключевую роль в обеспечении надежности и долговечности возводимых объектов. Однако существующие традиционные способы проверки зачастую показывают недостаточную результативность, что обусловлено рядом факторов:2.1 Человеческий фактор. Многие процедуры контроля качества требуют ручного выполнения, что повышает вероятность возникновения ошибок:- Неточности при измерениях,- Субъективная оценка обнаруженных дефектов,- Утомляемость специалистов и, как следствие, снижение концентрации внимания,- Зависимость от квалификации персонала и его опыта.2.2 Ограниченные технические возможности. - Большинство используемых приборов и установок не способны выявлять микроскопические дефекты,- Анализ характеристик материалов нередко требует длительного проведения лабораторных испытаний,- Отсутствует возможность непрерывного и автоматического мониторинга качества на всех этапах производственного процесса.2.3 Высокие временные и финансовые затраты. - Подготовка образцов, проведение испытаний и анализ результатов требуют значительных ресурсов, как временных, так и финансовых,- Возможны задержки в производственном цикле из-за ожидания результатов контроля,- Увеличение затрат при обнаружении брака или необходимости повторных проверок.2.4 Проблемы стандартизации и документирования. - Несовместимость данных, полученных на разных этапах контроля и разными организациями,- Трудности, связанные с хранением и систематизацией информации о качестве,- Риск фальсификации или потери данных при ручном ведении документооборота.- Машинное обучение (ML) – способность систем обучаться на основе исторических данных и выявлять закономерности. Пример: ИИ может определить связь между составом бетона и его прочностью.- Компьютерное зрение (CV) – технология анализа изображений и видео. Позволяет распознавать дефекты материалов, такие как трещины, пустоты и другие отклонения от нормы.- Нейронные сети (NN) – архитектура, имитирующая работу человеческого мозга, позволяющая обрабатывать сложные и разнотипные данные.- Обработка естественного языка (NLP) – позволяет анализировать текстовые данные, например, техническую документацию, паспорта, журналы проверок.- Скорость обработки данных – ИИ системы способны анализировать большие объемы информации за короткое время,- Объективность и точность – устранение влияния человеческого фактора на результат,- Автоматизация процессов – сокращение ручного труда и сопутствующих затрат,- Интеграция с BIM и IoT – объединение данных из различных источников для обеспечения комплексного контроля.- Автоматизированная проверка качества бетона, кирпича, арматуры и других материалов,- Онлайн-мониторинг состояния конструкций и материалов на строительной площадке,- Прогнозирование сроков службы материалов,- Оптимизация закупок и логистики на основе анализа качества поставок.ИИ способен не только обнаруживать дефекты, но и предотвращать их возникновение, делая строительный процесс более управляемым и устойчивым. Особенно перспективно его применение на этапе контроля качества, где ключевыми факторами являются точность и скорость.4. Применение ИИ для оценки качества строительных материалов. Современные методы искусственного интеллекта позволяют не только собирать и анализировать данные, но и осуществлять точную и быструю оценку состояния материалов в автоматическом режиме. Среди всех технологий ИИ особое место занимает компьютерное зрение – мощный инструмент, который предоставляет «визуальное восприятие» системам контроля качества.4.1 Компьютерное зрение в строительстве. Компьютерное зрение (CV, от англ. *Computer Vision*) – это технология, которая позволяет программному обеспечению «видеть» и интерпретировать изображения или видео так же, как это делает человек. В строительной отрасли CV используется для анализа:- Фотографий и видео с производственных линий,- Изображений, полученных с дронов или камер видеонаблюдения,- Микроскопических изображений проб материалов.Примеры задач, решаемых с помощью CV:- Обнаружение трещин и сколов в бетоне, кирпиче, плитке,- Анализ текстуры поверхности: поиск неровностей, пузырей, расслоений,- Распознавание геометрии: проверка размеров блоков, ровности краев,- Сравнение с эталоном: определение отклонений от стандартного образца,- Мониторинг в реальном времени: потоковая проверка качества на производственной линии без остановки.Принцип работы:1. Сбор изображений – с камер, дронов, микроскопов.2. Обработка данных – фильтрация шумов, усиление значимых признаков.3. Анализ с помощью обученной модели – модель нейронной сети определяет наличие дефектов.4. Вывод результата – формирование отчета, подача сигнала тревоги, выделение области дефекта на фото или автоматическое вмешательство.4.2 Другие подходы ИИ в контроле качества. Предиктивная аналитика. ИИ анализирует данные о свойствах материалов (состав, плотность, влажность, температура и т.д.) и прогнозирует:- Срок службы,- Вероятность разрушения,- Поведение материала при различных нагрузках.Классификация и сортировка. ИИ-системы способны автоматически сортировать материалы по категориям качества, происхождению, применимости – на этапе приемки или в процессе производства.Автоматизация лабораторных испытаний. - Роботы с ИИ-контролем проводят физико-химические испытания (прочность, сжатие, изгиб),- Результаты автоматически анализируются и регистрируются в цифровом журнале.4.3 Интеграция с производством и строительной площадкой. - На производстве: камеры над конвейером + ИИ = автоматическая выбраковка бракованной продукции,- На стройке: дроны с ИИ-алгоритмами фиксируют дефекты кладки, покрытий, арматуры,- В лаборатории: ИИ ускоряет цикл тестирования и снижает вероятность ошибок.5. Преимущества и ограничения применения ИИ. При всех впечатляющих перспективах, применение искусственного интеллекта в строительстве – решение не универсальное. Как и любая технология, ИИ обладает не только сильными сторонами, но и рядом ограничений. Рассмотрим оба аспекта.5.1 Преимущества1. Повышение точности и объективности. - ИИ-системы способны выявлять микродефекты, невидимые человеку,- Отсутствие субъективизма, связанного с человеческим фактором,- Стабильность оценки при повторных проверках.2. Высокая скорость обработки. - Быстрая проверка больших объёмов материалов и информации,- Возможность работы в режиме реального времени (например, на производственной линии).3. Снижение затрат.- Меньше времени на проверки,- Сокращение расходов на ручной труд и лабораторные испытания,- Предотвращение потерь, связанных с браком.4. Централизованный и цифровой контроль. - Сбор и хранение информации в цифровом формате,- Интеграция с системами управления строительством (BIM, ERP),- Возможность удалённого мониторинга.5. Прогнозирование и превентивный контроль. - Возможность предсказать поведение материалов в будущем,- Принятие решений на основе данных, а не интуиции.5.2 Ограничения и сложности внедрения. 1. Необходимость больших объёмов обучающих данных. - Для обучения ИИ-систем требуются большие, качественные и размеченные наборы данных,- В строительной сфере такие базы только начинают формироваться.2. Высокая стоимость внедрения. - Закупка оборудования, разработка моделей, настройка ИТ-инфраструктуры,- Для малого и среднего бизнеса это может быть финансово затруднительно.3. Требования к квалификации персонала- Необходимы специалисты по ИИ, дата-сайентисты, инженеры автоматизации,- Персонал нуждается в обучении работе с новыми технологиями.4. Ограниченная универсальность. - ИИ эффективно работает в условиях, на которых был обучен,- При изменении условий (другой материал, освещение, температура и т.д.) может потребоваться дообучение или перенастройка.5. Правовые и нормативные барьеры. - Отсутствует чёткое правовое регулирование применения ИИ в строительстве,- Не все стандарты допускают автоматическую сертификацию без участия эксперта.6. Перспективы развития. Внедрение искусственного интеллекта в контроль качества строительных материалов – это лишь начало масштабных изменений в отрасли. Технология развивается стремительно, и в ближайшие годы следует ожидать появления новых возможностей, инструментов и стандартов.6.1 Интеграция с BIM и цифровыми двойниками. - BIM (Building Information Modeling) позволяет моделировать весь жизненный цикл объекта. С помощью ИИ контроль качества материалов может быть встроен прямо в цифровую модель.- Цифровые двойники зданий и конструкций будут включать данные о фактическом качестве материалов, сроке службы, возможных рисках разрушений и дефектов.- Это обеспечит непрерывный мониторинг состояния объекта на протяжении многих лет после сдачи.6.2 IoT + ИИ = Умный мониторинг в реальном времени. - Подключение датчиков (температуры, влажности, вибрации, давления и др.) с ИИ-обработкой данных позволит:- фиксировать нарушения условий эксплуатации,- отслеживать поведение материалов под нагрузкой,- своевременно реагировать на возможные разрушения.- Подобные системы уже применяются на ответственных объектах — мостах, плотинах, высотных зданиях.6.3 Мобильные ИИ-инструменты для рабочих на стройплощадке- В будущем планшеты и смартфоны смогут в реальном времени:- сканировать качество кладки, арматуры, сварки,- подсказывать отклонения от проекта,- автоматически формировать отчеты и акты проверок.- ИИ будет не просто выполнять команды, а обучаться на новых данных с каждой проверкой, повышая точность и адаптивность,- Будут создаваться глобальные базы изображений и параметров строительных материалов, доступные для обучения и калибровки ИИ в различных регионах и климатических условиях.- регламентов для сертификации ИИ-решений,- рекомендаций по безопасному и этичному применению технологий.Таким образом, в перспективе ИИ станет неотъемлемой частью строительного процесса, а контроль качества — полностью автоматизированным, цифровым и «умным». Ключевым является обеспечение сбалансированного развития технологий, нормативов и компетенций специалистов.7. Заключение. Контроль качества строительных материалов – это особо важный этап, напрямую влияющий на безопасность, надежность и долговечность строительных объектов. Устоявшиеся методы, основанные на ручной проверке и лабораторных испытаниях, больше не всегда соответствуют современным требованиям по скорости, точности и объему обрабатываемых данных. Искусственный интеллект предлагает новый уровень контроля: точный, независимый, саморегулируемый и способный к автономному обучению. Технологии компьютерного зрения, машинного обучения и предиктивной аналитики позволяют:- быстро выявлять дефекты и отклонения,- прогнозировать поведение строительных материалов в будущем,- ускорять и удешевлять процесс контроля без потери качества.Однако для полноценного внедрения ИИ необходима:- готовность инвестировать в оборудование и специалистов,- формирование больших обучающих баз данных,- разработка нормативной и правовой базы,- обучение персонала новым навыкам.ИИ не заменяет инженера-строителя, а становится его мощным цифровым помощником, позволяющим сосредоточиться на анализе и принятии решений, а не на рутинных задачах.
Номер журнала Вестник науки №5 (86) том 3
Ссылка для цитирования:
Мункуев А.М., Заяханов М.Е. КОНТРОЛЬ И ОЦЕНКА КАЧЕСТВА СТРОИТЕЛЬНЫХ МАТЕРИАЛОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА // Вестник науки №5 (86) том 3. С. 1747 - 1758. 2025 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/23206 (дата обращения: 13.07.2025 г.)
Вестник науки © 2025. 16+