Застосування методів штучного інтелекту в екзоскелетах для підвищення безпеки праці в будівництві та на об’єктах критичної інфраструктури

Abstract

UK: Постановка проблеми. У зв’язку із постійним зростанням складності інфраструктурних проєктів та високим рівнем фізичного навантаження в будівельній галузі, виробничий травматизм залишається однією з ключових загроз, що призводить до значних людських та економічних втрат. Недосконалість традиційних методів безпеки, які мають переважно реактивний характер, зумовлює необхідність впровадження проактивних технологій. Висока інтенсивність праці та експлуатація об’єктів у складних умовах (висотні роботи, замкнені простори, об’єкти енергетики) спричиняють масовий розвиток скелетно-м'язових розладів, що становлять до 40% усіх професійних захворювань у секторі. Відсутність інтелектуальних систем моніторингу в реальному часі призводить до несвоєчасного виявлення критичної втоми працівників, теплового стресу та порушень біомеханіки рухів. Сучасний стан галузі вимагає переходу від пасивних засобів індивідуального захисту до активних роботизованих систем, таких як екзоскелети, інтегровані з алгоритмами штучного інтелекту. Окупація або руйнування промислових об’єктів, обмеження доступу до небезпечних зон та потреба у швидкому відновленні критичної інфраструктури роблять питання автоматизації та інтелектуальної підтримки фізичної праці найактуальнішим завданням сучасної охорони праці. Мета статті − полягає у виявленні та аналізі переваг інтеграції штучного інтелекту в конструкції промислових екзоскелетів для підвищення безпеки на об’єктах будівництва та критичної інфраструктури, визначенні технічних ризиків (таких як збої сенсорів чи помилки алгоритмів керування) та формуванні концептуальної моделі проактивного моніторингу стану працівника. Метою також є дослідження перспектив переходу від механічних систем підтримки до «розумних» Wearable AI систем, здатних прогнозувати небезпечні ситуації та автоматично коригувати рівень механічної допомоги залежно від фізіологічних показників користувача. Висновок. У ході аналізу потенційних небезпек при виконанні важких робіт на об’єктах критичної інфраструктури України було визначено, що основною загрозою є накопичувальний ефект фізичного перенавантаження та раптові травми через втрату координації. В умовах сучасних викликів, коли традиційний нагляд за безпекою праці обмежений динамічністю процесів, проведення моніторингу стандартними методами (анкетування, візуальний огляд) не є достатньо ефективним. Саме тому слід використовувати новітні методи з використанням автономних інтелектуальних екзоскелетів, що оснащені інерційними датчиками, біометричними сенсорами та системами комп’ютерного зору. Використання штучного інтелекту для аналізу великих даних дозволяє здійснювати скринінг фізіологічних параметрів (частота серцевих скорочень, температура тіла) та біомеханічних циклів безпосередньо під час виконання завдань. Впровадження таких апаратів є сьогодні найактуальнішим питанням не тільки для підвищення продуктивності, а й для забезпечення безпеки праці, де людина є ключовою ланкою управління. Для подальших досліджень необхідно виявити технічні можливості щодо адаптації закордонних розробок (типів Robo-Mate або Sarcos) до вітчизняних стандартів безпеки та перехід від пасивних шарнірних конструкцій до активних сервоприводних систем із інтелектуальним керуванням, що забезпечують захист від гіперекстензії суглобів та раптових збоїв системи.

EN: Problem statement. Due to the continuous increase in the complexity of infrastructure projects and the high level of physical load in the construction industry, occupational injuries remain one of the key threats, leading to significant human and economic losses. The inadequacy of traditional safety methods, which are primarily reactive, necessitates the implementation of proactive technologies. High labor intensity and the operation of facilities in difficult conditions (high-altitude work, confined spaces, energy facilities) cause the mass development of musculoskeletal disorders, which account for up to 40 % of all occupational diseases in the sector. The absence of intelligent real-time monitoring systems leads to the untimely detection of critical worker fatigue, heat stress, and biomechanical movement disorders. The current state of the industry requires a transition from passive personal protective equipment to active robotic systems, such as exoskeletons integrated with artificial intelligence algorithms. The occupation or destruction of industrial facilities, limited access to hazardous areas, and the need for rapid restoration of critical infrastructure make the issues of automation and intelligent support of physical labor the most urgent task of modern occupational safety. The purpose of the article is to identify and analyze the advantages of integrating artificial intelligence into industrial exoskeleton designs to enhance safety at construction and infrastructure sites, determine technical risks (such as sensor failures or control algorithm errors), and develop a conceptual model for proactive monitoring of the worker's condition. The objective is also to study the prospects of transitioning from mechanical support systems to “smart” Wearable artificial intelligence systems capable of predicting dangerous situations and automatically adjusting the level of mechanical assistance based on the user's physiological parameters. Conclusion. In the course of analyzing potential hazards when performing heavy work at infrastructure sites in Ukraine, it was determined that the main threat is the cumulative effect of physical overexertion and sudden injuries due to loss of coordination. In the context of modern challenges, where traditional occupational safety supervision is limited by the dynamism of processes, monitoring using standard methods (questionnaires, visual inspection) is not effective enough. That is why the latest methods using autonomous intelligent exoskeletons equipped with inertial measurement units, biometric sensors, and computer vision systems should be used. Using artificial intelligence for big data analysis allows for the screening of physiological parameters (heart rate, body temperature) and biomechanical cycles directly during task performance. The implementation of such devices is currently the most pressing issue not only for increasing productivity but also for ensuring environmental and technogenic safety, where humans are the key link in management. For further research, it is necessary to identify the technical possibilities for adapting foreign developments (such as Robo-Mate or Sarcos types) to national safety standards and the transition from passive hinged structures to active servo-driven systems with intelligent control that provide protection against joint hyperextension and sudden system failures.