Инженеры обучили алгоритм искать повреждения и возможные протечки даже в многокилометровой водопроводной сети.
Нейросеть научилась находить протечки в трубах

Проблемы водоснабжения и канализации не обошли стороной ни одну крупную страну. Например, в США суммарная длина всего трубопровода составляет 2,6 миллиона километров, при том, что средний возраст труб — целых 45 лет. Это означает, что протечки и прорывы — самое обычное дело во всех штатах.

Традиционные подходы — от визуального осмотра до электромагнитных и ультразвуковых детекторов — занимают очень много времени и далеко не всегда позволяют локализовать повреждение. Однако новое исследование, проведенное в Университете Аделаиды, Австралия, доказало, что искусственный интеллект справится с этой проблемой зачастую лучше, чем человек.

Работа, опубликованная в журнале Journal of Water Resources Planning and Management, опирается на нейросеть, натренированную на решение конкретных задач. Чем больше реальных схем и данных загружено в память такого алгоритма, тем лучше он справится с поиском возможного дефекта.

В ходе испытаний нейросети пришлось пройти серию испытаний. Для начала ученые снабдили ее результатами замеров давления на разных участках километровой трубы и предложили найти источник проблем. Хватило 5000 образцов для того, чтобы алгоритм дал наиболее точный прогноз. Во втором эксперименте поток данных увеличили в 10 раз, после чего нейросеть показала ощутимый прогресс: она с высокой точностью указывала на места протечек, причем прогнозы были точнее, если проблема крылась в сочленениях труб. Исследователи сообщают, что программа обнаруживала утечки в 95% случаев с погрешностью не больше 3 мм!

Поскольку это лишь первая часть работы, в дальнейшем ученые планируют значительно усложнить нейросети задачу, чтобы максимально приблизить компьютерную симуляцию к реальным условиям. Если машина пройдет этот тест — что ж, в будущем каждый сантехник может получить себе персонального цифрового помощника.