пресс-центр

Землетрясение на Гаити способствовало созданию новых методов оценки надежности сооружений с использованием GPU

NVIDIA Blog NVIDIA Blog
NVIDIA Blog https://blogs.nvidia.com/blog/2016/03/11/gpus/

 

haiti_earthquake_building_damage2010.jpg

Ужасающее землетрясение на Гаити в 2010 году разрушило большую часть инфраструктуры, необходимой для проведения аварийно-спасательных работ, включая все больницы в столице, дороги и важные коммуникационные системы.

Это произвело сильнейшее впечатление на Дэвида Латтанци (David Lattanzi), инженера-проектировщика, прибывшего на место происшествия, чтобы оценить техническое состояние мостов, больниц и домов. Осознавая, что более быстрый осмотр позволит оперативнее принимать решения относительно безопасности важных объектов, он разработал новый метод с использованием высокопроизводительных вычислений.

«Чем больше времени занимает инспекция после катастрофы, тем дольше люди не могут вернуться домой или на работу. Больницы не могут работать. Основные службы не могут функционировать, - рассказал Латтанци, доцент из Университета Джорджа Мейсона в Фэрфаксе, Виргиния. - Это влечет за собой огромные социальные и экономические издержки».

Дрон, осматривающий мост, Университет Джорджа Мейсона

Дрон, осматривающий мост, Университет Джорджа Мейсона.

Латтанци использует роботизированные системы технического контроля, например, дронов, для создания виртуальных 3D моделей гражданских сооружений для оценки их безопасности как в обычных условиях, так и после катастроф.

Благодаря своей работе Латтанци и его команда попали в список пяти финалистов премии NVIDIA Global Impact Award 2016. Каждый год мы вручаем премию в $150 000 исследователям, использующим технологии NVIDIA в принципиально новых проектах для решения социальных, гуманитарных и экологических проблем.


Оценка положения конструкций

В то время как катастрофа на Гаити помогла расширить сферу работы Латтанци, высокопроизводительные вычисления позволили ему сконцентрироваться на решении самой сложной задачи, с которой сталкиваются инженеры во время обследования. Им необходимо оценить, насколько сооружения сместились относительно своего первоначального проектного положения.

«Разрушения, которые мы ищем, могут быть совсем малозначительными, - объяснил Латтанци. - Трудность заключается в обработке больших объемов данных. С точки зрения вычислений, наша работа была бы невозможна без GPU».

Создание трехмерных реконструкций крупных сооружений с использованием традиционных методов на основе фотографирования, известных как определение структуры объекта по отображению движения (Structure-from-Motion), не всегда позволяет добиться разрешения, необходимого для анализа. Команда Латтанци использует этот метод в работе с 3D конструкциями, оперируя данными, полученными из цифровых изображений с дронов.

Недостатком является огромный объем данных, полученных с помощью беспилотных дронов. Для оценки состояния моста длиной в 100 метров может потребоваться обработать до 10 000 снимков высокого разрешения.


Фиксация важнейших деталей

Чтобы зафиксировать малейшие детали, команда Латтанци разработала метод преобразования изображений с дронов в облака точек и их использования для получения финальной модели конструкций.

Для качественной инспекции необходимы модели, полученные с помощью облака, содержащего миллиарды точек. Поэтому команда Латтанци разработала иерархическую генерацию облаков точек, или HPCC, для высокоточного воссоздания как деталей, так и общей геометрии конструкций. Благодаря HPCC инженеры могут сфокусироваться - со 100-кратным увеличением разрешения - на мелких деталях для оценки целостности конструкции.

Для каждого полета дрона разрабатываются маршруты съемки. Во время каждого полета дрон снимает изображения сооружения в разном масштабе, включая очертания всей конструкции. Фиксируются как крупномасштабные изображения, так и небольшие, но важные детали. Понаблюдайте за дроном, обследующим мост.

 
 

Высокопроизводительное аппаратное обеспечение

 

Чтобы справляться с огромными объемами данных, команда использует ускорение на графических картах NVIDIA Tesla. Без ускорения на GPU, которое позволяет повысить скорость вычислений до 10 раз, на создание 3D модели одного моста или здания ушло бы несколько недель.

В прошлом году команда Латтанци протестировала свой метод в Аляске, проведя осмотр моста с помощью дрона для Федерального лесного управления США. Высокоточное управление дроном позволило получить важные данные, не подвергая людей опасности. «Результаты произвели на нас сильнейшее впечатление», - рассказал Латтанци. Обследование моста в Аляске было проведено совместно с Аляскинским университетом в Фэрбенксе, который сконструировал и запустил дронов, и Федеральным лесным управлением США.

Модель облака точек моста в Аляске, Университет Джорджа Мейсона

Модель облака точек моста в Аляске, Университет Джорджа Мейсона.

 

Команда Латтанци также использовала графические карты NVIDIA Quadro и GeForce для визуализации финальных моделей. Когда размер моделей превышает 1 миллиард точек в облаке, требуется высокопроизводительное аппаратное обеспечение.

Ускорение на GPU делает весь процесс оценки более удобным. Поэтому он может быть использован как безопасный и недорогой инструментдля управления трубопроводами, аэропортами и топографической съемкой.

Победитель премии Global Impact Award 2016 будет объявлен на конференции по GPU-технологиям, которая пройдет с 4 по 7 апреля в Кремниевой долине.