На информационном ресурсе применяются рекомендательные технологии (информационные технологии предоставления информации на основе сбора, систематизации и анализа сведений, относящихся к предпочтениям пользователей сети "Интернет", находящихся на территории Российской Федерации)

Газета.ру

8 420 подписчиков

Свежие комментарии

  • Дмитрий Гурин
    Ну будет весело. Учитывая что в 61-м регионе т.е. в Ростовской области в сентябре следующего года будут выборы губерн...Субсидию на укреп...
  • Дмитрий Гурин
    Дурь одних чинуш это трагедия других, обычно совершенно к ситуации не причастных. У нас подобное сплошь и рядом, толь...Путин выразил соб...
  • Vasiliy Belokurov
    Царство ему небесное! Уникальный был спортсмен!Многократный чемп...

В России создали ИИ для предупреждения аварий на АЭС

В Орловском государственном Университете (ОГУ) имени И.С. Тургенева работают над созданием цифровой системы мониторинга состояния любого энергогенерирующего оборудования, в том числе и эксплуатируемое на АЭС. Об этом "Газете.Ru" рассказали в Министерстве науки и высшего образования РФ.

Система будет работать на базе отечественных аппаратных программ, ИИ и методов машинного обучения.

Искусственный интеллект будет собирать и анализировать данные о работе техники, сравнивая их с шаблоном нормального функционирования и выявляя незаметные для человека признаки будущей неисправности.

Если таковые будут зафиксированы, система подаст сигнал для остановки работы и проведения ремонта. Кроме того, ИИ сможет определять остаточный ресурс оборудования. Таким образом, будет обеспечена безаварийная работа оборудования.

По словам ведущего научного сотрудника Научно-образовательного центра интеллектуальных технологий мониторинга и диагностики энергогенерирующего оборудования Романа Полякова, уникальность разработки заключается в том, что ученые используют сразу несколько подходов для построения алгоритмов выявления дефектов энергогенерирующего оборудования.

"Первый основан на создании шаблона нормальной работы оборудования и сравнении полученных данных с ним. Второй – на более детальной расшифровке данных на базе математических моделей. Третий предполагает обучение неросетей на данных штатных АСУ ТП (Автоматизированная система управления технологическим процессом) оборудования или на искусственных данных модельных экспериментов. В настоящее время формируется 4-й подход, который заключается в создании "синтетической" модели перехода системы к неработоспособному состоянию", – объяснил Поляков.

Сейчас в ОГУ должны обучить нейронную сеть так, чтобы она максимально точно могла определить дефект в каждом конкретном узле оборудования. Для этого ученые моделируют различные ситуации и собирают большой массив данных с испытаний комплекса.

Ранее "Газета.Ru" рассказывала об острой нехватке технических специалистов в России и слабых местах отечественного приборостроения.

 

Ссылка на первоисточник

Картина дня

наверх