Электронные клоны: российские ученые нашли новый способ диагностики техники

Ученые Сибирского федерального университета (СФУ) предложили использовать "электронных клонов" для online оценки состояния техники и представили соответствующую модель нейрокомпьютерной диагностики, сообщила РИА Новости пресс-служба университета. 

Когда-то для контроля над состоянием техники было достаточно простого осмотра. Сейчас эта задача перепоручена самой технике. Например, компьютерам, которые с помощью искусственных нейросетей (ИНС) способны решать целый комплекс задач по неразрушающему контролю и online диагностике.

Ученые СФУ предложили свой подход с опорой на разработку и обучение ИНС, а также моделирование контролируемого изделия на основе множества "паттернов" (тестовых примеров) реакции наблюдаемой системы – например, по изменению напряженного состояния или нагрева изделия.

"ИНС и моделирование позволяют создать электронных клонов изделия (или элемента конструкции) с чтением любой информации о состоянии контролируемого объекта в режиме online", – сообщили РИА Новости профессора Института информационных и космических технологий СФУ Владимир Кошур и Сергей Ченцов.

По их проекту, клон может быть настроен на пассивный или активный режим работы. В пассивном режиме он только отражает состояние физического объекта, не вмешиваясь в его работу, в активном – клон, "почувствовав боль", генерирует управление доступными ему параметрами физического объекта с целью "уменьшения боли" или её устранения. 

"В активном режиме работы это новая интеллектуальная система, выполняющая основные функции и стремящаяся максимально сохранить "жизнеспособность" адаптивного подстраивающегося технического устройства", – рассказал Владимир Кошур.

По его словам, настройка нейросетевых блоков ведется на принципах минимизации контролируемой ошибки выхода нейросетевой системы и принятого ответа паттерна. Особенно важно найти глобальный минимум суммарной ошибки – оптимальные параметры, которые являются наилучшими для принятой модели.

Результаты ученых СФУ были представлены на XX Международной научно-технической конференции "Нейроинформатика-2018", прошедшей в Национальным исследовательском ядерном университете "МИФИ" (Москва). На данный момент они продолжают исследовать адаптивные алгоритмы оптимизации нейросетевого управления. 

 Новости