В Самаре разработана система предсказания технических неполадок
В Самаре разработана система предсказания технических неполадок
Ноу-хау представили ученые Самарского госуниверситета имени академика С.П. Королева. Самообучающаяся интеллектуальная система может применяться на самолетах, беспилотниках, роботах и заводских конвейерах. Комплекс может предсказывать технические сбои, неполадки и отказы в работе сложных технических систем, предупреждая о них заранее. По замыслу разработчиков, в перспективе подобные решения могут использоваться для повышения безопасности авиационных перевозок, но уже сейчас […]
Ноу-хау представили ученые Самарского
госуниверситета имени академика С.П. Королева. Самообучающаяся интеллектуальная система
может применяться на самолетах, беспилотниках, роботах и заводских конвейерах. Комплекс может предсказывать технические
сбои, неполадки и отказы в работе сложных технических систем, предупреждая о
них заранее. По замыслу разработчиков, в перспективе подобные решения могут использоваться для повышения безопасности авиационных перевозок, но уже сейчас полученные характеристики позволяют применять их в промышленности, в беспилотных летательных аппаратах и автомобилях. «Самое главное здесь - новый принцип: в нашей разработке задействован нейросетевой базис, то есть, используется технология глубокого машинного обучения. В результате создан, по сути, уникальный программный продукт, который в процессе работы самообучается и, диагностируя состояние техники, сообщает человеку, какой элемент той или иной системы находится в предотказном состоянии и может вскоре выйти из строя», -рассказал начальник научно-исследовательской части Самарского университета, доцент кафедры эксплуатации авиационной техники Альберт Гареев.
В Самаре разработана система предсказания технических неполадок
Ноу-хау представили ученые Самарского
госуниверситета имени академика С.П. Королева.
Самообучающаяся интеллектуальная система
может применяться на самолетах, беспилотниках, роботах и заводских конвейерах.
Комплекс может предсказывать технические
сбои, неполадки и отказы в работе сложных технических систем, предупреждая о
них заранее.
По замыслу разработчиков, в перспективе подобные решения могут использоваться для повышения безопасности авиационных перевозок, но уже сейчас полученные характеристики позволяют применять их в промышленности, в беспилотных летательных аппаратах и автомобилях.
«Самое главное здесь — новый принцип: в нашей разработке задействован нейросетевой базис, то есть, используется технология глубокого машинного обучения. В результате создан, по сути, уникальный программный продукт, который в процессе работы самообучается и, диагностируя состояние техники, сообщает человеку, какой элемент той или иной системы находится в предотказном состоянии и может вскоре выйти из строя», -рассказал начальник научно-исследовательской части Самарского университета, доцент кафедры эксплуатации авиационной техники Альберт Гареев.
