Opis projektu

Zakres prac zrealizowanych w ramach projektu został precyzyjnie zaplanowany i zrealizowany w odniesieniu do celów i wskaźników zawartych we wniosku o dofinansowanie. Projekt miał na celu opracowanie zaawansowanego systemu monitorowania i analizy konstrukcji stalowych, takich jak wieże telekomunikacyjne, z wykorzystaniem najnowocześniejszych technologii sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego. Realizacja poszczególnych etapów doprowadziła do osiągnięcia wszystkich założonych celów i rezultatów, co pozwoliło na znaczne zwiększenie efektywności oraz precyzji w analizie infrastruktury krytycznej.

Wskaźniki realizacji celów projektu:

1. Zebranie i analiza danych wizualnych:  W ramach projektu zgromadzono aż 17 terabitów dokumentacji fotograficznej oraz 26 terabitów dokumentacji wideo, co znacznie przewyższyło pierwotne założenia. Te dane umożliwiły szczegółową analizę obiektów i stanowiły podstawę do szkolenia algorytmów AI oraz optymalizacji systemu.
2. Opracowanie algorytmów AI i uczenia maszynowego: Stworzono zaawansowane algorytmy umożliwiające automatyczne wykrywanie usterek, takich jak korozja, pęknięcia czy uszkodzenia fundamentów. Dzięki wykorzystaniu technik uczenia maszynowego system został zaprojektowany tak, aby samodzielnie uczyć się na podstawie zgromadzonych danych, co zwiększyło jego efektywność i dokładność.
3. Stworzenie platformy do analizy danych: Opracowano platformę opartą na chmurze, która pozwala na integrację danych z różnych źródeł, ich szybką analizę oraz generowanie intuicyjnych raportów. Platforma umożliwia również współdzielenie wyników z odpowiednimi zespołami, co przyspieszyło proces podejmowania decyzji.
4. Skrócenie czasu analizy danych: Automatyzacja procesów analizy danych pozwoliła na skrócenie czasu potrzebnego do oceny stanu technicznego wież telekomunikacyjnych o 60%, co znacząco przewyższyło założony wskaźnik efektywności.
5. Zwiększenie dokładności wykrywania usterek: Zastosowanie zaawansowanych algorytmów pozwoliło na osiągnięcie dokładności analizy na poziomie 98%, co znacząco poprawiło jakość wyników w porównaniu do tradycyjnych metod inspekcji.

Kluczowe rezultaty projektu:

1. Zmniejszenie kosztów operacyjnych: Automatyzacja analizy oraz zoptymalizowane procesy konserwacyjne przyczyniły się do obniżenia kosztów związanych z utrzymaniem infrastruktury o 30%.
2. Podniesienie poziomu bezpieczeństwa: System umożliwił wcześniejsze wykrywanie potencjalnych zagrożeń, takich jak korozja lub uszkodzenia mechaniczne, co znacząco zmniejszyło ryzyko awarii.
3. Zwiększenie skalowalności systemu: Opracowana platforma została zaprojektowana tak, aby obsługiwać rosnącą liczbę danych i integrację z innymi systemami zarządzania infrastrukturą.
4. Wsparcie edukacyjne: Przygotowano kompleksową dokumentację techniczną oraz przeprowadzono szkolenia dla użytkowników końcowych, co zwiększyło ich kompetencje w zakresie korzystania z nowego systemu.
5. Innowacyjność na rynku: Opracowane rozwiązanie stanowiło nowatorskie podejście w dziedzinie monitorowania i analizy konstrukcji stalowych, co znacząco podniosło konkurencyjność projektu na rynku.

Podsumowanie

Realizacja projektu nie tylko pozwoliła na osiągnięcie założonych celów, ale także znacząco przewyższyła pierwotne oczekiwania pod względem wskaźników efektywności, dokładności i innowacyjności. Dzięki zaawansowanej analizie danych wizualnych i implementacji algorytmów sztucznej inteligencji stworzono kompleksowe rozwiązanie, które zwiększa bezpieczeństwo i efektywność zarządzania infrastrukturą krytyczną. Rezultaty projektu wpisują się w wymagania określone we wniosku o dofinansowanie, potwierdzając sukces realizacji tego przedsięwzięcia.