Компактная интеллектуальная система может применяться на самолетах, беспилотниках, роботах и заводских конвейерах. Ученые уже создали прототип устройства для диагностики техоборудования на производстве. Он способен предотвращать внезапные отказы на действующих линиях, тем самым уменьшая простои на предприятии.
- Самое главное здесь - новый принцип: в нашей разработке задействован нейросетевой базис, то есть используется технология глубокого машинного обучения. В результате мы создали программный продукт, который в процессе работы самообучается и, диагностируя состояние техники, сообщает, какой элемент находится в предотказном состоянии и может вскоре выйти из строя, - пояснил начальник научно-исследовательской части Самарского университета, доцент кафедры эксплуатации авиационной техники Альберт Гареев.
Компактный комплекс сопоставляет реальное состояние оборудования с его идеалом, закрепленным в базе данных программы. Затем принимает решение о вероятности возникновения неполадки.
Чтобы обучить эту нейросетевую программу, ученые создали имитационные модели, а также тренировали ее во время экспериментов на стенде.
Первым объектом диагностики стала гидравлическая система вертолетов семейства "Ми". Стенд имитировал утечку рабочей жидкости и газа гидравлической системы, изменения в частоте вращения насоса, повышение температуры и давления, различные действия пилота. Эксперименты показали, что нейросетевая система может эволюционировать, постепенно обучаясь и набираясь опыта на практике, совсем как человек. Точность обнаружения неисправностей достигла 98 процентов.
Стоит такой "умный" комплекс всего около девяти тысяч рублей. Плата с процессором по размеру сопоставима с обычным смартфоном. Такие характеристики позволят применять его не только на промышленных предприятиях, но и на беспилотных летательных аппаратах, считают ученые.
Сейчас разработчики уже ведут переговоры с рядом предприятий по внедрению ноу-хау.