РынокТехнологии

Создана нейросеть, которая поможет в разработке сверхпрочных материалов

Екатерина Александрова | 29.03.2021

Создана нейросеть, которая поможет в разработке сверхпрочных материалов

AI и автоматизация процессов помогут предприятиям быстро и недорого производить новые, уникальные по свойствам материалы.

Ученые Пермского Политеха создали нейросетевую модель, которая позволит распознавать свойства материалов по цифровым снимкам.

Искусственный интеллект и автоматизация процессов помогут предприятиям быстро и недорого производить новые, уникальные по свойствам материалы. 

Результаты исследования разработчики опубликовали в журналах «Черные металлы», Integrated Science in Digital Age и Journal of Digital Science.

Сейчас специалисты многих отечественных и зарубежных лабораторий разрабатывают новые функциональные материалы для промышленности. Эти металлы и сплавы должны выдерживать высокие нагрузки при эксплуатации и обладать необходимыми физико-механическими свойствами. Нейросетевые модели, по мнению ученых Пермского Политеха, смогут оптимизировать работу инженеров: сократить временные и финансовые затраты на исследования. 

«Чтобы классифицировать материалы, мы создали базу данных размеченных цифровых фотографий микрошлифов материалов. Объектами стали образцы сталей с промышленных предприятий, которые получили в процессе экспериментов с термомеханической обработкой сплавов. Затем на основе базы мы произвели обучение нейронной сети. Она распознает свойства материалов, относя каждый из них к определенному классу твердости», – рассказывает автор проекта, кандидат физико-математических наук, доцент кафедры «Вычислительная математика, механика и биомеханика» Пермского Политеха Андрей Клюев.

Пермские исследователи использовали для обучения глубокую нейронную сеть VGG и выяснили, что она с высокой точностью классифицирует по твердости микроструктуры сталей. Они обработали исходную информацию с помощью глубокой нейросети ResNet и сравнили результаты с экспериментальными данными. Ученые доказали, что нейросеть можно использовать в качестве ядра интеллектуальной системы для комплексной оценки материалов. 

«В отличие от аналогов, мы использовали более глубокие нейросети на реальных, а не синтезированных данных. Нам удалось достичь точности в работе модели от 66,2 % до 92,1 %, по разным оценкам. Кроме того, мы провели уникальное исследование на устойчивость нейросети и выяснили, какое количество ошибочно размеченных снимков может исказить результат», – поясняет ученый.

По словам исследователей, разработка будет интересна предприятиям реального сектора экономики. В частности, в авиастроении с помощью функциональных материалов можно уменьшить массу самолета и двигателей. Это позволит повысить конкурентоспособность судна и снизить затраты на его производство. Кроме того, разработку можно будет применять в технике и строительстве. В перспективе нейросетевая модель станет «интеллектуальным помощником» для инженера на предприятии, который автоматически подберет способ изготовления конструктивных элементов, определит химический состав сплавов и программу их термомеханической обработки. 

Разработчики реализовали проект в рамках федеральной целевой программы, направленной на исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технического комплекса России. На исследования они получили грант в размере более 20 млн рублей.

Ученые планируют «расширить кругозор» нейронной сети, чтобы улучшить прогноз физико-механических свойств материалов.

Искусственный интеллект AI Нейронные сети Промышленность


Поделиться:

ВКонтакт Facebook Google Plus Одноклассники Twitter Livejournal Liveinternet Mail.Ru

Также по теме

Другие материалы рубрики

Мысли вслух

Все жалуются на нехватку времени. Особенно обидно, что его не хватает на самые важные вещи. Совещания, созвоны, подготовка внутренних отчетов, непонятно, насколько нужных, но которые начальство требует так, как будто это именно то, ради чего мы работаем.
Сейчас мы вступаем в следующую фазу выздоровления и восстановления, но гибридный мир никуда не денется
В России опрос показал: 48% составляют технооптимисты, а больше половины – технофобы и техноскептики.

Компании сообщают

Мероприятия

Юникон & гейм экспо минск / unicon & game expo minsk
Минск, пр. Победителей, 20/2 (футбольный манеж)
14.05.2021 — 16.05.2021
12:00
SAS Global Forum 2021
ОНЛАЙН
18.05.2021 — 20.05.2021
Форум «Внутренний и внешний электронный документооборот»
Москва, отель Метрополь, Театральный проезд, 2
20.05.2021 — 21.05.2021
09:30–17:00
Хакатон Program boost: Eduthon
ОНЛАЙН
21.05.2021 — 23.05.2021
14:00