Thứ năm, 02/12/2021 | 10:19 - GMT+7

Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong giám sát thi công công trình điện

Việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong công nghệ xử lý và nhận diện hình để kiểm tra, phân tích hình ảnh hiện trường sẽ bổ sung tính năng tự động kiểm soát hình ảnh trên hệ thống quản lý thông tin đầu tư xây dựng – IMIS do Tập đoàn Điện lực Quốc gia Việt Nam (EVN) phát triển.

06/09/2021 - 11:03
Biểu đồ hệ thống kiểm soát công trình xây dựng điện bằng AI
Nghiên cứu, ứng dụng khả năng nhận diện, kiểm tra, phân tích hình ảnh hiện trường của hệ thống trí tuệ nhân tạo, áp dụng cho công tác quản lý đầu tư xây dựng, giúp người quản lý có thể giám sát một cách toàn diện quá trình thi công, sửa chữa, lắp đặt công trình điện… được Tổng công ty Điện lực miền Trung (EVNCPC) thực hiện một cách hiệu quả.
Việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong công nghệ xử lý và nhận diện hình để kiểm tra, phân tích hình ảnh hiện trường sẽ bổ sung tính năng tự động kiểm soát hình ảnh trên hệ thống quản lý thông tin đầu tư xây dựng – IMIS do Tập đoàn Điện lực Quốc gia Việt Nam (EVN) phát triển.
IMIS cung cấp các giải pháp đột phá như lưu trữ hình ảnh thi công theo từng vị trí, từng xuất tuyến cụ thể của công trình. Kho dữ liệu hình ảnh này là công cụ giúp chủ đầu tư kiểm soát được tình hình thi công, chất lượng công trình, giảm thiểu chi phí đi lại kiểm tra hiện trường cũng như rủi ro của các công trình xây dựng công trình điện.
Trong quá trình thi công xây dựng, các hình ảnh thi công bắt buộc phải được chụp lại và lưu trữ theo các giai đoạn từ đào, đúc móng, dựng cột, cáp ngầm, tiếp địa và lắp đặt thiết bị phụ kiện.
Theo từng giai đoạn, tại mỗi vị trí được chụp lại 4 đến 5 hình ảnh và lưu trên chương trình IMIS để giám sát thi công ngoài hiện trường. Các cán bộ theo dõi dự án của chủ đầu tư phải thực hiện kiểm tra hình ảnh thi công được cập nhật lên IMIS, số lượng mỗi vị trí và thời gian kiểm tra thủ công tốn khoảng 2 phút.
Trước đây, khi chưa có chương trình AI, định kỳ hàng tháng, trung bình số lượng vị trí ảnh thi công tại hiện trường của toàn EVNCPC được cập nhật lên chương trình IMIS từ 2.000 - 3.000 vị trí, mỗi vị trí khoảng 4 - 6 ảnh.
Các cán bộ theo dõi dự án phải kiểm tra xác suất tối thiểu 30% số lượng này và đưa ra những cảnh báo không phù hợp để nhắc nhở, chấn chỉnh đơn vị quản lý dự án, tăng cường công tác kiểm tra đảm bảo thực hiện đúng quy định.
Với việc dùng công cụ AI thì các bước sẽ tự động quét tất cả các hình ảnh và phát hiện ra các đối tượng trong ảnh theo yêu cầu của từng giai đoạn, từ đó sẽ cảnh báo cho người quản lý biết được là vị trí nào thiếu hình ảnh và các đối tượng yêu cầu trong giai đoạn đó không có trong hình. Từ đó người quản lý kiểm tra những cảnh báo đó thay vì phải kiểm tra tất cả như trước đây.
Là đơn vị đầu tiên trong EVNCPC triển khai ứng dụng công nghệ này, ngay từ năm 2018, Công ty Điện lực Quảng Trị đã nghiên cứu xây dựng mô hình AI để ứng dụng trong hoạt động ĐTXD và bước đầu đã nhận thấy hiệu quả của bài toán thị giác máy tính trong AI, hoàn toàn có thể dụng vào thực tiễn.
Năm 2020, đơn vị tiến hành thử nghiệm công cụ này để kiểm tra, phân tích hình ảnh hiện trường trên chương trình IMIS để tự động kiểm tra hình ảnh của tất cả các dự án của EVVCPC triển khai ở Quảng Trị.
Theo ông Lê Công Hiếu, Phó Trưởng phòng CNTT Công ty Điện lực Quảng Trị, khó khăn lớn nhất trong các bài toán AI là việc xây dựng tập dữ liệu để huấn luyện cho máy và xây dựng mô hình phù hợp nhất với thuật toán, vì đòi hỏi phải nhiều dữ liệu và mô hình tốt thì việc học của máy mới cho ra kết quả độ chính xác cao.
Ngoài ra, việc trang cấp các máy chủ chuyên dụng về AI để chạy huấn luyện là điều cần thiết và quyết định đến kết quả mô hình huấn luyện. Đối với bài toán quản lý ĐTXD có một thuận lợi là hình ảnh đã được thu thập từ năm 2017 trên chương trình IMIS nên việc lựa chọn hình ảnh để xây dựng tập huấn luyện cho máy khá dễ dàng, không phải đi thu thập từ ban đầu.
Đại diện Ban Quản lý đầu tư EVNCPC cho biết, ứng dụng AI giúp nhận diện, kiểm soát được toàn bộ hình ảnh chụp được từ các vị trí thi công trên hiện trường, kịp thời đưa ra các cảnh báo không phù hợp đối với các hình chưa đạt yêu cầu, nhằm đảm bảo chất lượng các công trình, từ đó nâng cao ý thức tự giác của đơn vị thi công xây dựng, đặc biệt là phần ngầm của các công trình ĐTXD.
Việc nghiên cứu, ứng dụng thử nghiệm AI trong công nghệ xử lý và nhận diện hình để kiểm tra, phân tích hình ảnh hiện trường là một bước chuyển đổi số quan trọng giúp nâng cao hiệu quả trong công tác quản lý dự án của EVNCPC.
Theo Báo Nhân Dân

Cùng chuyên mục

Chỉ số lưới điện thông minh TP. Hồ Chí Minh đứng thứ 2 Đông Nam Á

24/11/2021 - 10:38

Theo kết quả đánh giá của Tập đoàn Điện lực Singapore (SPGroup) về xếp hạng chỉ số lưới điện thông minh năm 2021 vừa được công bố, Tổng công ty Điện lực TP. Hồ Chí Minh (EVNHCMC) đạt 67,9/100 điểm xếp thứ 53/86 công ty điện lực thuộc 37 quốc gia trên thế giới, tăng 17 hạng so với năm 2020 và đứng thứ 2 trong số các công ty điện lực các nước ASEAN.

Xem thêm

Tổng số lượt truy cập :
  • 6
  • 5
  • 0
  • 6
  • 3
  • 3
  • 3