Una minuscola crepa in un reattore nucleare, grattacielo, ponte o diga possono causare conseguenze catastrofiche. Il crollo del ponte di Minneapolis, che ha ucciso 13 persone nel 2007, è solo un esempio di ciò che può accadere quando l'integrità strutturale è compromessa.

Danni strutturali non identificati o sottoidentificati nei reattori nucleari possono essere catastrofici. L'ispezione di sistemi critici come i reattori nucleari è complicata e richiede tempo.

I video acquisiti da un sistema di rilevamento automatico delle crepe possono facilmente identificare piccoli graffi o saldature come crepe, quindi i tecnici devono rivedere i video fotogramma per fotogramma. È un processo che richiede tempo con opportunità di errori umani.

Un sistema in fase di sviluppo presso la Purdue University utilizza l'intelligenza artificiale per rilevare le crepe catturate nei video dei reattori nucleari. Il sistema analizza video, fotogramma per fotogramma, per rilevare eventuali crepe.

Il nuovo sistema rileva le crepe in ogni fotogramma video mentre lo schema dell'algoritmo è in grado di tracciare le crepe da un fotogramma all'altro.

"Questo è un passo da gigante per la tecnologia di ispezione e la capacità di ridurre gli incidenti, decessi e costi di manutenzione, " ha detto Mohammad R. Jahanshahi, un assistente professore al Purdue's College of Engineering, chi guida il gruppo di ricerca. "Lascia che il computer faccia il duro lavoro, e quindi fornisce a un operatore umano informazioni quantitative sulla fessura, come lo spessore e la lunghezza della fessura."

L'operatore è quindi in grado di rivedere i video e andare ai frame specifici a cui fa riferimento il sistema software per esaminare le crepe e determinare quale azione potrebbe essere necessaria.

Jahanshahi ha affermato che il metodo è stato testato su 20 video di ispezione di centrali nucleari, con risultati che mostrano che questo metodo è più robusto di qualsiasi altro approccio. Ha detto che il sistema ha molte potenziali applicazioni, come rilevare crepe su grandi edifici, strade e turbine eoliche.

"Il nostro sistema è intelligente e adattivo per consentire a un operatore di utilizzare i propri dati, " Ha detto Jahanshahi. "Il computer può essere riprogrammato in base a tali dati per rilevare crepe all'interno di varie strutture e materiali diversi".

Il team di Purdue ritiene che il sistema diventerà ancora più utile poiché robot e droni vengono utilizzati per raccogliere grandi quantità di dati visivi.

I membri del team hanno anche affermato che il sistema di rilevamento dell'intelligenza artificiale Purdue potrebbe rilevare danni e determinare la salute strutturale degli edifici, strade e dighe dopo terremoti e altri disastri naturali.