Prévenir l’effondrement du sol grâce à une nouvelle surveillance basée sur l’IA

Alors qu’une grave surpopulation urbaine est une tendance mondiale, de nombreux projets de développement souterrain sont réalisés dans les centres métropolitains du monde entier. La Corée du Sud a connu des problèmes tels que des installations souterraines vieillissantes et une gestion inexacte des informations dues au développement urbain rapide depuis les années 1970 et 1980. La prévention des accidents est devenue un défi majeur puisque des accidents dans les espaces souterrains se produisent pour des causes diverses.

Le gouvernement coréen entreprend des projets visant à numériser les installations souterraines et les informations au sol et à établir une base de données d’informations spatiales souterraines en 3D pour prévenir les accidents de sécurité souterrains qui causent des victimes et des dommages matériels. Cependant, il n’existe pas de solution concrète pour la gestion de la sécurité souterraine basée sur des informations numériques, qui est l’objectif principal de ce développement de base de données.

L’Institut coréen du génie civil et de la technologie du bâtiment (KICT, président Kim Byung-suk) a développé un modèle prédictif basé sur l’IA, appelé « CRPM (Collapse Risk Prediction Model) basé sur l’IA », qui avertit efficacement du risque. d’effondrement du sol à l’aide d’informations 3D sur l’espace souterrain. Le nouveau CRPM basé sur l’IA s’applique à des sites réels, capable de prédire les risques en utilisant uniquement les éléments inclus dans les informations numériques souterraines existantes mises en place par les gouvernements locaux.

La Corée a connu son lot d’accidents d’effondrement de sol causés par des dommages aux installations souterraines ou par la perte de sol sous les routes et les bâtiments. Par exemple, la rupture d’un caloduc qui a entraîné l’effondrement mortel du sol à la gare de Baekseok à Ilsan et l’effondrement d’un magasin de proximité sur la plage de Naksan à Yangyang ont entraîné des dégâts extrêmes. Il est crucial de se préparer aux dommages inattendus causés par des catastrophes à grande échelle, tels que les effondrements de la ville de Guatemala, au Guatemala, et de Guangzhou, en Chine.

Le CRPM basé sur l’IA développé par l’équipe de recherche du Dr Kang Jaemo est basé sur un algorithme d’IA qui prédit le risque d’effondrement du sol en utilisant les informations sur les attributs de six types d’installations souterraines urbaines (eau, eaux usées, communication, électricité, gaz, chauffage). . Ce modèle prédit le risque d’effondrement du sol en trois étapes (sécurité, prudence et danger). L’analyse de fiabilité menée pour les zones où des effondrements réels se sont produits a montré une précision d’environ 80 %.

Le CRPM développé basé sur l’IA dispose d’une fonctionnalité qui visualise les niveaux de risque en trois étapes sur une carte basée sur un SIG, ce qui lui permet d’être utilisé comme un outil de sécurité décisionnel en matière de prévention des accidents lors d’enquêtes prioritaires et détaillées dans des sections à risque ou lors d’un remplacement précoce. Des installations souterraines sont nécessaires.

Le CRPM basé sur l’IA développé par l’équipe de recherche KICT démontre une grande fiabilité et est prêt à être utilisé sur site. Des recherches supplémentaires sont en cours pour améliorer sa fiabilité à plus de 90 % pour des prédictions encore plus précises.

Le Dr Kang Jaemo, chercheur principal, a déclaré : « Notre modèle nouvellement développé devrait prédire avec précision les risques d’effondrement du sol et contribuer de manière significative à la prévention de futurs accidents de sécurité souterrains lorsqu’il sera adopté par les gouvernements locaux. »

Les résultats sont publiés dans la revue Accès IEEE.

Fourni par le Conseil national de recherches en sciences et technologies