Донской государственный технический университет сообщил о разработке системы, которая заранее оценивает прочность бетона и выявляет возможные дефекты на стадии производства. Нейросеть анализирует структуру материала и, по данным вуза, делает прогноз с точностью 89%. Практический смысл простой: сократить число испытаний, быстрее подбирать состав смеси и снижать расход материалов.
Разработку тестировали на вариатропном бетоне. Это материал, который уплотняют разными способами, включая вибрацию, центрифугирование и их сочетание. Из-за этого его свойства внутри одного изделия могут заметно отличаться: одни зоны получаются плотнее и прочнее, другие легче. Алгоритмы ДГТУ как раз учитывают эту неоднородность, которая обычно усложняет расчет и контроль качества.
В серии экспериментов исследователи доработали оборудование, изготовили образцы и сравнили три режима уплотнения смеси. Лучший результат, по их данным, показало виброцентрифугирование. Полые трубобетонные колонны, сделанные таким способом, выдерживали нагрузку на 13% лучше полнотелых аналогов. В университете оценивают эффект шире: технология может либо повысить прочность конструкций примерно на 15%, либо сохранить ее на прежнем уровне при таком же снижении расхода материала.
Отдельный расчет касается стройплощадки. Авторы разработки ожидают ускорение сборки и монтажа до 24% и снижение трудовых затрат до 28%. Дополнительно система должна уменьшить число дефектов и повысить расчетную надежность зданий примерно на 12%. На базе собранных данных в ДГТУ уже проектируют новые составы бетона, включая смеси с микрокремнеземом и разными наполнителями.
Такие проекты вписываются в более широкое направление. ИИ все чаще используют в материаловедении для подбора рецептур и ускорения испытаний, а бетон остается самым массовым искусственным материалом в строительстве. Мировое производство цемента измеряется миллиардами тонн в год, поэтому даже однозначная экономия материала на одном типе конструкций быстро превращается в заметный эффект для себестоимости. Следующим этапом в ДГТУ называют изучение нанодобавок, которые могут еще точнее менять структуру и расчетную прочность железобетонных изделий.