Специалисты Сибирского федерального университета научат нейросети оценивать риски ЧП на предприятиях нефтяной отрасли. О методе, предложенном учеными, рассказала пресс-служба СФУ.
Сотрудники университета разработали способ, позволяющий вести мониторинг работы предприятий нефтяной отрасли в российской Арктике. Успешно следить за безопасностью, по мнению специалистов, может самообучающийся искусственный интеллект. Ученые Сибири доказали эффективность этого метода, сравнив сценарий, предоставленный нейросетью, с реальными данными о разливе нефтепродуктов в Норильске весной 2020 года.
Нынешние способы оценки, например, площади разлива нефтепродуктов в результате ЧП имеют ряд ограничений. Ученые СФУ учли эти упущения. Для реализации проекта они использовали имитатор нейронной сети, разработанный в Институте вычислительного моделирования Красноярского научного центра Сибирского отделения РАН.
Моделирование сценария нейросетью с высокой точностью продублировало данные реальной ситуации, рассказал доцент кафедры экспериментальной физики и инновационных технологий Института инженерной физики и радиоэлектроники СФУ Александр Москалев.