Une petite fissure dans un réacteur nucléaire, gratte-ciel, un pont ou un barrage peut avoir des conséquences catastrophiques. L'effondrement du pont de Minneapolis, qui a tué 13 personnes en 2007, n'est qu'un exemple de ce qui peut arriver lorsque l'intégrité structurelle est compromise.

Les dommages structurels non identifiés ou sous-identifiés dans les réacteurs nucléaires peuvent être cataclysmiques. L'inspection des systèmes critiques tels que les réacteurs nucléaires est compliquée et prend du temps.

Les vidéos capturées par un système de détection automatique de fissures peuvent facilement identifier de petites rayures ou soudures comme des fissures, les techniciens doivent donc revoir les vidéos image par image. Il s'agit d'un processus qui prend du temps et comporte des possibilités d'erreurs humaines.

Un système en cours de développement à l'Université Purdue utilise l'intelligence artificielle pour détecter les fissures capturées dans les vidéos de réacteurs nucléaires. Le système analyse la vidéo, image par image, pour détecter d'éventuelles fissures.

Le nouveau système détecte les fissures dans chaque image vidéo tandis que le schéma d'algorithme est capable de suivre la fissure d'une image à l'autre.

« C'est un pas de géant pour la technologie d'inspection et pour pouvoir réduire les accidents, les décès et les frais d'entretien, " a déclaré Mohammad R. Jahanshahi, professeur adjoint au Purdue's College of Engineering, qui dirige l'équipe de recherche. « Il permet à l'ordinateur de faire le travail difficile, et fournit ensuite à un opérateur humain des informations quantitatives sur la fissure telles que l'épaisseur et la longueur de la fissure."

L'opérateur est alors en mesure d'examiner les vidéos et d'accéder aux images spécifiques référencées par le système logiciel pour examiner les fissures et déterminer quelle action peut être nécessaire.

Jahanshahi a déclaré que la méthode avait été testée sur 20 vidéos d'inspection de centrales nucléaires, avec des résultats montrant que cette méthode est plus robuste que toute autre approche. Il a dit que le système a de nombreuses applications potentielles, comme la détection de fissures sur de grands bâtiments, routes et éoliennes.

"Notre système est intelligent et adaptatif pour permettre à un opérateur d'utiliser ses propres données, " a déclaré Jahanshahi. " L'ordinateur peut être reprogrammé sur la base de ces données pour détecter les fissures dans diverses structures et différents matériaux. "

L'équipe Purdue pense que le système deviendra encore plus utile à mesure que les robots et les drones sont utilisés pour collecter de grandes quantités de données visuelles.

Les membres de l'équipe ont également déclaré que le système de détection d'intelligence artificielle Purdue pourrait détecter les dommages et déterminer la santé structurelle des bâtiments, routes et barrages après les tremblements de terre et autres catastrophes naturelles.