18.04.2023 15:55
Поделиться

Пензенские ученые научили нейросети предотвращать аварии на производстве

Сотрудники Пензенского госуниверситета (ПГУ) научили нейросети прогнозировать и предотвращать аварии на промышленных предприятиях, усовершенствовав существующие системы контроля. Разработкой уже заинтересовалась крупная компания - разработчик программного обеспечения в сфере промышленной автоматизации. В ближайшее время ноу-хау может быть встроено в общедоступную систему диспетчерского управления и сбора данных SCADA.
Аспирант ПГУ Владислав Мыскин обучил нейронную сеть предсказывать аварийные ситуации
Аспирант ПГУ Владислав Мыскин обучил нейронную сеть предсказывать аварийные ситуации / Пресс-служба ПГУ

Над проектом, поддержанным программой "УМНИК", второй год работает аспирант ПГУ Владислав Мыскин. При выполнении исследовательских работ и тестировании автор использовал реальные показания с датчиков и устройств работающей противоаварийной автоматической защиты в режиме реального времени. Он продолжает прорабатывать математические алгоритмы и обучение нейронных сетей.

Разработка востребована на технически сложных и особо опасных объектах. К таким относят химические и нефтеперерабатывающие заводы, ТЭЦ.

- Сейчас контроль за выходом из строя станков, оборудования или более серьезного технического агрегата осуществляется с помощью систем противоаварийных защит. Такие системы имеют множество недостатков. Мы предлагаем решать реальные проблемы за счет синтеза обработки разных данных. Действующие системы имеют явные недочеты и работают по самым примитивным алгоритмам допускового контроля. Они не анализируют состояние системы в динамике. Это влечет за собой частое возникновение ложной тревоги либо обратный процесс - система может пропустить реальную угрозу, - пояснил Владислав Мыскин.

Он добавил, что бояться применения нейросетей и искусственного интеллекта не стоит. Точно так же раньше опасались компьютеров или роботов, сегодня ими могут управлять даже дети. Нейросеть - это всего лишь еще одна технология для облегчения выполнения рутинных операций. Она ежесекундно, в режиме реального времени, считывает информацию с датчиков, и ей проще прогнозировать возможность возникновения аварий и неблагоприятных режимов работы.

Сейчас теорию проверяют в деле. Скоро удастся соединить нейронные сети с "железом", тогда будет получен промышленный программно-технический комплекс. Он представляет собой сложную систему, состоящую из нескольких нейронных сетей, отвечающих за разные функции. Комплекс можно использовать как дополнительную защиту в помощь к действующим системам безопасности.