الابتكارات في مجال دورة حياة الأصول في البنية التحتية باستخدام التعلم في الآلات

تعزيز التعلم من أجل الصيانة

ويتجاوز التعلُّم في مجال تعزيز الحياة التكهن باتخاذ القرارات المتعاقبة إلى أقصى حد، ويتفاعل عامل من عناصر القانون الإقليمي مع بيئة - توجد فيها مجموعة من الأصول - ويتعلم سياسة تقلل من تكاليف دورة الحياة مع الحفاظ على السلامة، ويحقق كل إجراء (تفتيش وإصلاح واستبدال) مكافأة أو عقوبة على أساس النتائج، ويكتشف العميل، مع مرور الوقت، استراتيجيات توازن بين التدخلات الوقائية وخطر الفشل.

نماذج التعلم العميق والزمن

وبالنسبة للبيانات المعقدة والعالية الأبعاد، فإن هياكل التعلم العميق مثل الذاكرة القصيرة الأجل الطويلة الأجل [FLSTM:] ] الشبكات و] الشبكات العصبية الخلقية [CNNs] ] يمكن أن تلتقط معال مؤقتة وأنماط مكانية متفاوتة، على وجه الخصوص، نماذج مصممة على أساس مقياس للجدلات متطورة.

التطبيقات العالمية الحقيقية عبر قطاعات البنية التحتية

الجسور والتنول

ويولد الرصد الهيكلي الصحي للجسور بيانات مستمرة من مقاييس التسارع، وقياسات الإجهاد، ومدافن التلويث، ونموذجات التعلم الماكين تحلل هذه البيانات لكشف التغيرات في السلوك الديناميكي التي تشير إلى التدهور، فعلى سبيل المثال، استخدم الباحثون نظاماً للتعلم من أجل التنبؤ بباقي حياة عناصر جسر الفولاذ استناداً إلى بيانات تحميل الشاحنات، وفي الأنفاق، تقوم نماذج المياه الجوفية المتعددة الكلورات بتحليل مخاطر الارت، وتقييم الرادار.

Pipelines

وقد استخدمت صناعة النفط والغاز منذ وقت طويل أدوات التفتيش على الخط (الخنازير الذكية) لقياس سُمك الجدار وكشف الشذوذ، حيث تزيد تعلم الآلات هذه التفتيشات من خلال ملامح متداخلة مثل حفر التآكل، وعمق الصدم، ومعدلات فقدان المواد مع احتمالات التسرب في المستقبل، ويمكن أن تجمع أساليب التكتل غير الموصَّلة أنواعا مماثلة من العيوب وتعطيل الأولوية للضغط في الوقت الحقيقي، وتغذية في بيانات علم التدفق.

شبكات الطرق

وقد انتقل تقييم حالة تمهيد الطرق من الدراسات الاستقصائية المرئية اليدوية إلى التحليل الآلي للكاميرات التي تحملها المركبات والمرشحات الليزرية، وتصنف الشبكات العصبية التي تبث الشقوق، وتمزق، وثقوب من الصور، ومن ثم يتوقع نماذج التراجع حدوث تدهور في ظروف المرور والمناخ المتوقعة، وتستخدم وكالات النقل هذه التنبؤات لتخصيص ميزانيات التجدد بمزيد من الفعالية، بالإضافة إلى سرعة الحركة، وبيانات التجمد مجتمعة.

نظم المياه والمياه المستعملة

وتواجه مرافق المياه التحدي المتمثل في ارتفاع الأنابيب ومحدودية التمويل، وتدمج نماذج التعلم في الآلات مادة الأنابيب، والعمر، وتاريخ كسر التربة، وثبات جودة المياه لتقدير احتمال حدوث الفشل. ] [تعزز بشكل مشع و[الطرق القائمة على الدقائق] [النتيجة النهائية:3] كثيرا ما تكون نماذج من نماذج المخاطر القائمة.

التغلب على تحديات التنفيذ الرئيسية

نوعية البيانات ومدى توافرها

وتتوقف الدقة النموذجية اعتمادا كبيرا على نوعية وحجم واتساق البيانات التدريبية، إذ توجد لدى العديد من منظمات الهياكل الأساسية سجلات مائلة، وتقارير تفتيش يدوية ذاتية، وسلسلة زمنية مفقودة، ويمكن أن تساعد تقنيات تحويل البيانات وتوليد البيانات الاصطناعية، ولكن التحدي الأساسي لا يزال قائما: جمع بيانات عالية الجودة ومسموعة عبر آلاف الأصول، وينبغي للوكالات أن تستثمر في بروتوكولات موحدة لجمع البيانات وحفظ السجلات الرقمية.

الترجمة الشفوية النموذجية

الاتجاهات المستقبلية في مجال البنية التحتية

التوائم الرقمية

والتوأم الرقمي هو نسخة افتراضية من أصل مادي يستكمل في الوقت الحقيقي ببيانات الاستشعار، مع الجمع بينه وبين التعلم الآلاتي، يمكن أن يحفز سيناريوهات " ما إذا " ، على سبيل المثال، أثر زيادة عبء حركة المرور على حياة الجسر البغيضة، ومن خلال الاستمرار في مواءمة التوأم مع السلوك الفعلي، تصبح النماذج التنبؤية أكثر دقة بمرور الوقت، كما أن التوأم الرقمية تتيح اتخاذ قرارات صيانة قائمة على الشروط دون المخاطرة بالأصول الحقيقي.

تجهيز نظام إدج إيه آند إيه والوقت الحقيقي

وقد يكون نقل جميع بيانات الاستشعار إلى السحابة غير عملي بالنسبة للبنية التحتية النائية أو الكبيرة الحجم، ويعالج معهد إدج أي البيانات محلياً بشأن الأجهزة الصغيرة ذات الطاقة المنخفضة، فعلى سبيل المثال، يمكن لجهاز استشعار ذكي على خط الأنابيب أن يدير شبكة عصبية مدمجة لكشف حالات الشذوذ ولا ينقل إلا إنذارات إلى النظام المركزي، ويقلل هذا النهج من تكاليف الترددات والتساهل، مما يتيح اتخاذ إجراءات فورية عند نشوء ظروف حرجة.

التعليم الموحد لخصوصية البيانات

وتتردد منظمات كثيرة في الهياكل الأساسية في تبادل البيانات المتعلقة بملكية الممتلكات عبر الولايات القضائية، إذ يتيح التعليم الموحد للأطراف المتعددة أن تقوم بالتعاون على تدريب نموذج للتعلم الآلي دون الكشف عن بياناتها الأولية، ويقوم كل مشارك بتدريب نموذج محلي على مستشعراته، ولا يتم تجميع سوى البارامترات النموذجية، ويمكن أن تساعد هذه التقنية في وضع نماذج قوية وقابلة للتنبؤ بدوافع الحياة العامة للجسور أو الطرق أو شبكات المياه مع احترام ملكية البيانات وشواغل الخصوصية.

خاتمة

ويعاد تصميم التعلم في مجال الآلات، ويعاد تشكيل التنبؤ بتطورات حياة الأصول في البنية التحتية من فن يعتمد على الحس إلى علم يستند إلى البيانات، وتُطبق تقنيات تتراوح بين التراجع تحت الإشراف والتعلم العميق والتعزيزات في مختلف الجسور، وخطوط الأنابيب، والطرق، ونظم المياه للتنبؤ بالتدهور، والارتقاء بالنفقات، ومنع الإخفاقات، وفي حين أن التحديات المتعلقة بنوعية البيانات، وإمكانية تفسير النماذج، وإدماج المنظمات في الهياكل الأساسية لا تزال قائمة، وتحسنت التقدم في التواؤم.