Собирать и классифицировать данные об аварийных факторах на производствах в разы быстрее поможет нейросетевой комплекс с обучающим интеллектуальным модулем, который создают в ТУСУРе, считают в вузе. На базе разработки исследователи планируют создать комплексную быстро обучающуюся сверхсистему. Об этом сообщили в программном офисе "Приоритет 2030" ТУСУР.
На крупных предприятиях, особенно нефте- и газодобывающих или АЭС, необходимы особенно точные системы предотвращения аварийных ситуаций. ЧП может привести к крупным потерям ресурсов либо возникновению опасностей для жизни сотрудников, пояснили в Томском государственном университете систем радиоуправления и электроники (ТУСУР).
Своевременный сбор колоссального количества данных о функционировании оборудования практически не возможен без помощи компьютерных технологий. Чаще всего для мониторинга используются специальные программы. В более технологичных предприятиях статистическую информацию не только собирают, но и анализируют нейросети, уточнили специалисты.
Ученые ТУСУР предложили следующий этап "умных" противоаварийных систем — со сверхбыстрым обучением нейросетей в реальном времени. Согласно задумке разработчиков, развитие компонентов искусственного интеллекта обеспечивает специальный модуль, который следит за адаптацией сети сбора данных к изменяющимся обстоятельствам.
