Самарские ученые разработали систему предсказания неполадок

САМАРА, 29 июл - РИА Новости. Ученые Самарского университета разработали интеллектуальный диагностический комплекс, способный предсказывать неполадки в работе сложных технических систем, сообщает в среду пресс-служба вуза.

"Ученые Самарского национального исследовательского университета имени академика С. П. Королева создали интеллектуальный диагностический комплекс, способный предсказывать технические сбои, неполадки и отказы в работе сложных технических систем, предупреждая о них заранее, еще до того, как они произойдут", - говорится в сообщении.

По замыслу разработчиков, в перспективе подобные решения могут использоваться для повышения безопасности авиационных перевозок, но уже сейчас полученные характеристики позволяют применять их в промышленных роботах, заводских конвейерах, беспилотных летательных аппаратах и автомобилях. Созданный прототип устройства способен повысить надежность и безопасность действующих технологических линий, уменьшить вероятность простоев на промышленных предприятиях, предотвращая внезапные отказы оборудования.

"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", - цитирует пресс-служба начальника научно-исследовательской части Самарского университета, доцента кафедры эксплуатации авиационной техники Альберта Гареева.

Чтобы обучить нейросетевую программу, ученые создали имитационные модели на базе немецкого программного пакета StimulationX, затем комплекс прошел дополнительное обучение в ходе экспериментов на стенде. Точность обнаружения неисправностей по результатам экспериментов достигла 98%.

Отмечается, что аппаратная платформа комплекса без датчиков выполнена на базе мобильного нейропроцессора с энергопотреблением 5-10 Вт и стоимостью порядка 9 тысяч рублей. В настоящее время ведутся переговоры с рядом предприятий по возможности внедрения данной разработки.