Một kỹ sư tại Đại học Houston (Mỹ) đã phát triển một phương pháp mới cho phép phát hiện các hư hỏng tiềm ẩn trong hệ khung kết cấu thép định hình nằm kín trong tường mà không cần phải phá dỡ lớp tường bao. Công nghệ này kết hợp radar xuyên đất với trí tuệ nhân tạo để tự động phát hiện những hư hỏng có thể xuất hiện trong các cấu kiện thép định hình như thanh đứng (studs) hoặc dầm nhỏ (joists), vật liệu vốn được sử dụng rộng rãi trong nhiều công trình xây dựng hiện đại. Đây là một bước tiến quan trọng trong lĩnh vực kiểm định xây dựng AI.
Theo nhóm nghiên cứu, loại thép định hình này hiện được sử dụng trong khoảng 30% đến 35% các công trình dân dụng cho kinh doanh, thương mại ở tại Mỹ. Nhờ đặc tính nhẹ, chi phí thấp và những lợi ích về môi trường, vật liệu này ngày càng được ứng dụng phổ biến trong ngành xây dựng.
Công nghệ giúp tự động phát hiện những hư hỏng
trong các cấu kiện thép định hình như thanh đứng
(studs) hoặc dầm nhỏ
Trong hơn một thập kỷ qua, cùng với sự phát triển của các công nghệ chế tạo thép định hình, mức độ ứng dụng của loại vật liệu này trong xây dựng đã tăng đáng kể. So với thép cán nóng, thép định hình/cán nguội có chi phí thấp hơn và mang lại một số lợi ích về môi trường, khiến nó trở thành lựa chọn hấp dẫn trong nhiều dự án xây dựng.
Tuy nhiên, việc kiểm tra tình trạng của các cấu kiện thép này thường gặp nhiều khó khăn, đặc biệt khi chúng nằm ẩn phía sau các lớp tường, vách hoặc lớp bao phủ của công trình. Các phương pháp kiểm tra truyền thống thường yêu cầu phải tháo dỡ một phần hoặc toàn bộ lớp ốp tường và tấm thạch cao để quan sát trực tiếp cấu kiện bên trong. Quá trình này không chỉ tốn nhiều công sức mà còn làm tăng chi phí kiểm tra và bảo trì. Ứng dụng kiểm định xây dựng AI hứa hẹn giải quyết triệt để những vấn đề này.
Để khắc phục những hạn chế đó, nhóm nghiên cứu đã phát triển một phương pháp mới kết hợp giữa quét radar nhanh và sử dụng trí tuệ nhân tạo để phân tích dữ liệu thu được. Hệ thống có thể xác định vị trí của các cấu kiện thép, đồng thời phát hiện những khu vực có khả năng bị hư hỏng cũng như đánh giá mức độ và loại hư hỏng có thể xảy ra. Đây chính là minh chứng rõ nét cho sức mạnh của kiểm định xây dựng AI trong thực tế.
Ông Vedhus Hoskere, Trợ lý Giáo sư Kaspar J. Willam khoa Kỹ thuật Xây dựng và Môi trường tại Đại học Houston (Mỹ), cho biết phương pháp này giúp đơn giản hóa đáng kể quá trình kiểm tra. Theo ông, hệ thống được thiết kế để quét nhanh bề mặt tường bằng radar, sau đó sử dụng trí tuệ nhân tạo để phân tích hình ảnh radar và xác định những vị trí có dấu hiệu bất thường.
Ông Hoskere giải thích: “Để khắc phục những hạn chế của phương pháp kiểm tra truyền thống, chúng tôi đã xây dựng một khung phân tích mới kết hợp giữa quét radar nhanh và trí tuệ nhân tạo. Hệ thống AI sẽ đọc các hình ảnh radar và chỉ ra vị trí của các cấu kiện thép, những nơi có khả năng bị hư hỏng cũng như mức độ và loại hư hỏng có thể xảy ra.”
Theo ông, phương pháp này cho phép các kỹ sư chỉ cần kiểm tra trực tiếp những khu vực được hệ thống cảnh báo, thay vì phải dỡ toàn bộ bức tường để kiểm tra từng vị trí. Điều này giúp tiết kiệm thời gian, chi phí và giảm thiểu sự gián đoạn trong quá trình bảo trì công trình.
“Nhờ vậy, các kỹ sư có thể xác minh những vị trí được đánh dấu thay vì phải dỡ toàn bộ kết cấu”, ông Hoskere cho biết. Cách tiếp cận này giúp tiết kiệm thời gian, chi phí và hạn chế sự gián đoạn, đồng thời cho phép việc kiểm tra bảo trì hoặc đánh giá sau thiên tai được thực hiện ở quy mô lớn hơn.
Phương pháp mới đã được công bố trên tạp chí Journal of Computing in Civil Engineering. Trong nghiên cứu này, nhóm tác giả cũng phát triển một công cụ trí tuệ nhân tạo mới mang tên InternImage để phục vụ việc phân tích dữ liệu radar. Đây là một đóng góp quan trọng cho lĩnh vực kiểm định xây dựng AI trên toàn cầu.
Bên cạnh đó, nhóm nghiên cứu cũng xây dựng một bộ dữ liệu chuyên biệt gồm các hình ảnh radar của các cấu kiện thép định hình nằm phía sau các loại tường bao phổ biến. Bộ dữ liệu này bao gồm nhiều bố trí kết cấu khác nhau cũng như nhiều dạng hư hỏng khác nhau nhằm hỗ trợ quá trình huấn luyện mô hình trí tuệ nhân tạo.
Nhóm nghiên cứu cũng áp dụng một phương pháp huấn luyện mới cho mô hình AI, được gọi là GPR-CutMix. Phương pháp này giúp hệ thống có thể xử lý tốt hơn các biến đổi thường gặp trong điều kiện thực tế, chẳng hạn như khoảng cách khác nhau giữa các thanh thép trong tường hoặc các điều kiện thi công phức tạp tại hiện trường.
Theo ông Hoskere, nguyên lý hoạt động của hệ thống dựa trên cách radar phát các xung tín hiệu vào bên trong tường và ghi nhận các tín hiệu phản xạ quay trở lại. Các cấu kiện thép nằm ẩn phía sau tường tạo ra những mẫu tín hiệu đặc trưng trong hình ảnh radar.
“Nếu thép bị hư hỏng, chẳng hạn bị cong hoặc oằn, có thể xuất hiện những khoảng rỗng nhỏ. Những khoảng rỗng này sẽ làm thay đổi mẫu phản xạ của tín hiệu radar theo một cách nhất quán,” ông Hoskere giải thích. “Hệ thống AI được huấn luyện để nhận diện các mẫu tín hiệu đó và đánh dấu chúng trên hình ảnh bằng các khung nhận dạng, đồng thời gắn nhãn về những gì hệ thống cho rằng đang xuất hiện”.
Nói cách khác, radar đóng vai trò thu thập hình ảnh về những gì nằm phía sau bức tường, còn trí tuệ nhân tạo sẽ đảm nhiệm việc phân tích và diễn giải những hình ảnh đó.
Theo Muhammad Taseer Ali, tác giả chính của nghiên cứu, kết quả nghiên cứu cho thấy phương pháp mới có tiềm năng cải thiện đáng kể các phương pháp kiểm tra kết cấu thép định hình ẩn trong công trình.
Ông Ali cho biết: “Những kết quả này cho thấy phương pháp của chúng tôi có thể thúc đẩy các phương pháp kiểm tra kết cấu thép định hình bị che khuất bằng cách cung cấp một giải pháp phát hiện hư hỏng nhanh chóng, đáng tin cậy và có khả năng mở rộng, qua đó góp phần cải thiện công tác bảo trì và phục hồi công trình.”
Trước khi trở thành nghiên cứu sinh trong phòng thí nghiệm của Hoskere, Ali đã có 10 năm kinh nghiệm trong ngành thiết kế kết cấu thép định hình. Kinh nghiệm thực tiễn này cũng giúp nhóm nghiên cứu định hướng phát triển hệ thống sao cho phù hợp với các yêu cầu kiểm tra trong thực tế.
Nhìn chung, công nghệ kết hợp giữa radar xuyên đất và trí tuệ nhân tạo được phát triển trong nghiên cứu này mở ra khả năng kiểm tra nhanh chóng các kết cấu thép ẩn bên trong tường mà không cần phá dỡ kết cấu bao che. Nếu được ứng dụng rộng rãi, phương pháp này có thể giúp nâng cao hiệu quả công tác bảo trì, kiểm tra sau thiên tai và quản lý an toàn kết cấu trong các công trình xây dựng hiện đại. Đây chính là một bước tiến vượt bậc cho kiểm định xây dựng AI, mở ra kỷ nguyên mới cho ngành xây dựng thông minh.
Nguồn: Techxplore.com | ND: Đức Toàn
