生成式AI无人机保护老化隧道，提高安全性和效率

快速阅读: 据《Newswise （新闻稿）》称，韩国土木工程与建筑技术研究院开发了一种基于生成式人工智能的检测技术，用于确保城市地下高速公路的安全建设和维护。该技术能在少量数据情况下合成逼真的混凝土损伤图像，解决了数据稀缺问题。此外，与无人机集成后，该技术在实际隧道内成功完成验证，有望替代人工执行危险任务。此研究得到韩国国家研究基金会支持。

韩国土木工程与建筑技术研究院——韩国土木工程与建筑技术研究院（朴院长，沈博士）开发了基于生成式人工智能的检测技术，以确保城市地下高速公路的安全建设和维护。近年来，老化隧道的数量逐渐增加。然而，能够管理和检查这些隧道的专业人员数量却在减少。为了解决这一问题，急需采取实用措施，引入信息技术。开发高性能的人工智能模型需要大量的训练数据。然而，当将此类人工智能技术应用于维护现场时，面临着数据稀缺和现场适应性的挑战。深度学习模型需要大量训练数据，因为混凝土表面分层或钢筋暴露等损伤场景并不常见，难以获取数据。为解决这个问题，有必要采用小样本学习方法，而不是依赖大量混凝土损伤图像的大数据学习。

对此，土木工程研究部由沈承甫博士带领的研究团队开发了一种“智能”人工智能检测技术，克服了现有技术在老化隧道安全检查方面的局限性。这项技术最显著的特点是能够在少量数据的情况下合成仅在老化基础设施中才能看到的独特混凝土损伤场景。此前，收集的现场数据用于检测裂缝，但新开发的生成式人工智能可以生成如此逼真的数据，以至于与实际画面无法区分。该人工智能能够在24小时内合成10,000张混凝土损伤图像，并通过基于收集的现场视频数据学习和训练检测模型的技术，有效解决数据稀缺问题并降低培训成本。这项人工智能技术已与自主无人机集成，在实际大型隧道内成功完成了现场验证。

隧道检查的关键部分是顶部。目前，工人使用高空作业车进行目视检查，但这种方法可能存在可靠性和安全性的问题。然而，与LASTMILE有限公司（KICT入驻企业）合作开发的无人机可以在隧道内自由导航，误差范围仅为20厘米，使用的是200米级别的室内定位传感器。这有望有效替代执行危险任务的工作人员。

沈博士表示：“这项研究打破了利用人工智能需要大量训练数据的传统观念，实现了在数据不可用时创造数据的新概念。”他期待这项技术将在整个建筑领域开启人工智能应用的新可能。

韩国土木工程与建筑技术研究院是一家拥有42年丰富研究经验的政府资助研究机构，处于解决直接关系到国民生活质量的国家问题的前沿。该研究得到了韩国国家研究基金会（NRF）[2022R1F1A1074663]的支持，并在科学技术信息通信部资助的韩国土木工程与建筑技术研究院研究项目（项目编号20240051-009，开发基于高性能超宽带的小型人工智能无人机导航技术用于隧道安全检查）下进行。

(以上内容均由Ai生成)