Команда исследователей из Оберта-де-Каталонского университета (UOC) разработала и протестировала новую систему обнаружения асбеста, который до сих пор не был удален с крыш зданий, несмотря на нормативные требования.

Программное обеспечение, разработанное в сотрудничестве с DetectA, применяет методы искусственного интеллекта, глубокого обучения и компьютерного зрения к аэрофотоснимкам , используя изображения RGB, которые являются наиболее распространенным и экономичным типом.

Это представляет собой важное конкурентное преимущество перед предыдущими попытками создать аналогичную систему, для которой требовались более сложные и трудные для получения многоканальные изображения.

Успех этого гораздо более масштабируемого проекта позволит более систематически и эффективно контролировать удаление этого высокотоксичного строительного материала.

«В отличие от методов инфракрасной или гиперспектральной визуализации, наше решение обучать ИИ с помощью изображений RGB гарантирует, что методология является универсальной и адаптируемой. В Европе и во многих других странах мира этот тип аэрофотосъемки доступен бесплатно в очень высоком разрешении», — пояснил Хавьер Борге. Холтхофер, ведущий исследователь группы сложных систем (CoSIN3) Междисциплинарного института Интернета (IN3).

Борге Холтхефер возглавляет это исследование вместе с Агатой Лапедрисой, исследователем группы искусственного интеллекта для благополучия человека (AIWELL) Центра электронного здравоохранения и преподавателем факультета компьютерных наук, мультимедиа и телекоммуникаций УПЦ.

Их исследование было опубликовано в журнале Remote Sensing. Докторанты УПЦ Давуд Омарзаде, Адонис Гонсалес-Годой, Кристина Бустос и Кевин Мартин Фернандес также внесли свой вклад в проект вместе с основателями DetectA Карлесом Скотто и Сезаром Санчесом.

Исследователи обучили систему глубокого обучения, используя тысячи фотографий, хранящихся в Картографическом и геологическом институте Каталонии, обучая инструмент искусственного интеллекта тому, какие крыши содержат асбест, а какие нет. Всего было использовано 2244 изображения (1168 положительных для асбеста и 1076 отрицательных) — 80% использовались для обучения и проверки системы, а остальные изображения были зарезервированы для финального теста.

Программное обеспечение теперь может определять, присутствует ли асбест на новых изображениях, оценивая различные закономерности, такие как цвет, текстура и структура крыш, а также территорию вокруг зданий.

Проект будет полезен в городских, промышленных, прибрежных и сельских районах . По закону муниципалитеты должны были провести обследование зданий, содержащих асбест, к апрелю 2023 года, но не все из них еще это сделали.

Гиперспектральные фотографии облегчают обнаружение асбеста, поскольку содержат гораздо больше слоев информации, но они не идеальны для разработки эффективного метода обнаружения из-за их ограниченной доступности и высокой стоимости их получения.

Система, разработанная учеными УПЦ, впервые использует RGB-изображения, которые можно получить с самолетов и которые широко используются картографическими службами многих стран.

«Хотя эти изображения содержат меньше информации, мы добились сопоставимых результатов, хорошо обучив систему глубокого обучения, с вероятностью успеха более 80%», — пояснил исследователь CoSIN3.

Запрещен более чем на два десятилетия

Спустя более чем 20 лет после того, как его использование в строительстве было запрещено, асбест остается серьезной проблемой общественного здравоохранения. По оценкам, только в Каталонии все еще хранится более 4 миллионов тонн асбестоволоконного цемента.

По данным Всемирной организации здравоохранения, он является причиной более 100 000 смертей в год во всем мире, в основном от рака легких, а также от других заболеваний, включая опухоли плевры и фиброз легких. Законодательная цель удаления асбеста из общественных зданий — 2028 год, а цель для частных зданий — 2032 год.

Разработка этого технологического решения будет способствовать решению одной из ключевых проблем в борьбе с асбестом: как власти смогут определить, какие крыши содержат асбест, чтобы его могли удалить квалифицированные, аккредитованные специалисты.

«В настоящее время не существует протокола или эффективной системы для обнаружения асбеста, который все еще существует, потому что инвентаризация с использованием людей на местах обходится дорого и требует много времени», — сказал Холтхефер.

Теперь его команда рассматривает возможность расширения базы обучения системы искусственного интеллекта, чтобы сделать ее такой же эффективной как в сельской местности, так и в городских и промышленных районах, где она немного более надежна, поскольку система была обучена на большем количестве данных из этих областей. а также потому, что износ и сохранение асбеста в сельских условиях различны, и он может быть покрыт слоями растительности.