L’EPFL mobilise l’intelligence artificielle contre les fissures du béton

Teaserbild-Quelle: Maksym Kozlenko, CC-BY-SA_4.0

L’entretien des infrastructures ferroviaires adopte petit à petit les techniques numériques. Les chercheurs d’Ecublens franchissent un nouveau pas en imaginant un nouvel algorithme de détection de la gravité des défauts des murs de soutènement, des traverses et du ballast.

 

IA EPFL béton chemin de fer

Crédit image: Maksym Kozlenko, CC-BY-SA_4.0

Avec ses nombreux murs de soutènement et ses ouvrages d’art, la ligne entre Brigue et Zermatt a offert un cadre idéal aux tests de l’EPFL.

Décriée par les uns, motivante pour les autres, l’intelligence artificielle (IA)mobilise aussi la recherche scientifique dans des secteurs bien précis. L’EPFL va donc la tester dans la détection de défauts dans les infrastructures ferroviaires. Il s’agit de renforcer l’efficacité de la prévention de fissures dans les ouvrages en béton. Les lignes Brigue-Zermatt (VS) et Brigue-Disentis (GR) serviront de tests grandeur nature.

Comprendre le fonctionnement
Les chercheurs du Laboratoire  des systèmes intelligents et d’opérations de l’EPFL (IMOS) ont utilisé la méthode de l’intelligence artificielle explicable »  qui permet de mieux comprendre la base des décisions de l’IA. Ils sont partis du constat que les exploitants du réseau ferroviaire n’utilisent qu’un wagon de surveillance équipé de caméras et de divers instruments de mesure pour détecter les failles et les défauts techniques des infrastructures. L’utilisation de l’IA permettra un travail automatisé et plus rapide, indique l’EPFL dans un communiqué.

Images comparées
Concrètement, l’IMOS a imaginé un algorithme différenciant les images avec ou sans fissures dans les murs de béton. Cela permet de quantifier la gravité des défauts constatés sur la base de centaines d’échantillons. Comme la ligne du Matterhorn Bahn est jalonnée de nouveaux ouvrages en béton, elle a été choisie pour les tests de la nouvelle méthode de détection.

L’EPFL se dit persuadée que l’IA pourra mieux planifier les travaux d’entretien des infrastructures ferroviaires à l’avenir. Que ce soit pour les constructions en béton, les traverses ou le ballast. Avec les progrès de la numérisation, une vraie plus-value!

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