Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Пермские ученые «раскроили» промышленные детали с помощью нейросетей
Сокращение отходов производства приводит к снижению себестоимости конечного продукта, а, значит, к увеличению прибыли. Для изготовления деталей из сырья часто требуется раскрой из металлического листового материала на заготовки произвольной формы, например, в машиностроении, автомобильной промышленности, на металлообрабатывающих заводах и других производствах. Для экономии необходимо рационально разместить детали на полотне. Такой процесс известен как создание карты раскроя материала. Использование дорогостоящего сырья предъявляет еще более жесткие требования к качеству и методам решения проблемы. Ученые ПНИПУ разработали комбинированный алгоритм для оптимального расположения фигур на листе на основе технологии искусственных нейросетей.
Такой способ минимизирует отходы производства при вырезании деталей, что позволит экономить сырье и повышать эффективность производства.
Существует два вида фигурного раскроя: регулярный и нерегулярный. В первом – у всех геометрических объектов одинаковая форма и ориентация. Решение задачи второго типа практически невозможно точными методами из-за произвольности форм и, следовательно, большого объема входных данных.
Основная проблема заключается в том, что одни способы приводят к нецелесообразным временным затратам в связи с перебором объектов, другие ограничиваются лишь одним из оптимальных вариантов, а не самым лучшим (локальные результаты, которые не соответствуют глобальному).
Ученые Пермского Политеха разработали новый уникальный алгоритм решения задачи двумерного (плоского) нерегулярного раскроя материала с использованием технологии нейронных сетей.
На первом этапе оператор задает размеры и форму листа. Далее производит выбор из стандартных фигур, таких как круг, квадрат, треугольник и указывает их размеры. Если необходимо разложить детали нестандартной формы, то их можно задать посредством координат или выгрузкой из базы данных. После чего запускается обучение, и затем программа выполняет сам раскрой.
Для повышения эффективности алгоритм дополнен гравитационным уплотнением карты раскроя – на фигуры действуют случайные силы внутри физически смоделированной среды. При таком воздействии на объекты они располагаются более плотно: по аналогии с реальным миром, если трясти закрытую коробку с различными предметами, то они расположатся наиболее оптимальным для себя образом. В случае его использования результат заполнения улучшается до 22 процентов.
«В основу алгоритма легла идея моделирования процесса обучения, по аналогии с реальным миром, когда человек с нуля обучается какому-либо навыку. Перед нейронной сетью стоит цель научится находить приемлемое решение задачи раскроя-упаковки. Для того, чтобы снизить нагрузку и уменьшить время сходимости, проектируется среда по реальным физическим законам. Она полностью исключает случаи взаимного пересечения фигур и выход их за границы области раскроя», – поделился старший преподаватель кафедры «Технических дисциплин» Лысьвеньского филиала ПНИПУ Сергей Зыкин.
Работа нейронной сети проходит по эпизодам. Эпизод – это одна попытка получить решение задачи. Нейросеть обучалась на 30000 таких эпизодов, при этом их количество может увеличиваться в зависимости от числа фигур в раскрое.
Разработка политехников реализована в виде программы. С ее помощью на производстве можно автоматически составлять эскизы заготовки с контурами вырезаемых деталей и получать рекомендации рационального размещения геометрических объектов сложной формы на листе. Сейчас программа проходит испытания как на градообразующем, так и на малых предприятиях, которые используют в своем производстве раскрой материала.
На разработку выдано соответствующее свидетельство. Статья опубликована в «Вестнике ВГУ. Системный анализ и информационные технологии». Исследование выполнено при финансовой поддержке Российского научного фонда.
Telegram 
Дзен 
VK К любопытным выводам привели наблюдения японских ученых за пестролицыми буревестниками. Оказалось, эти птицы испражняются в основном на лету, намеренно избегая такой возможности на поверхности воды. Очевидно, предположили исследователи, это облегчает движения в воздухе взрослым особям с добычей во рту.
Люди, которые были на грани смерти, затем иногда рассказывают, как мчались навстречу необычайно яркому свету или видели всю свою жизнь, проносящуюся перед глазами. Эти переживания на первый взгляд напоминают галлюцинации под воздействием некоторых психоделиков. Но есть и существенные различия, обнаружили исследователи из Великобритании.
Физики из МФТИ и Национального исследовательского центра «Курчатовский институт» разработали новую теоретическую модель, которая разрешает многолетние противоречия в описании одной из самых опасных неустойчивостей плазмы в установках термоядерного синтеза. Предложенный подход позволяет точнее предсказывать поведение плазменного шнура и открывает путь к созданию более надежных систем управления для будущих термоядерных реакторов, включая международный проект ITER.
Астрономы подсчитали, что с поверхности летящего по Солнечной системе межзвездного объекта 3I/ATLAS каждую секунду испаряется около 40 килограммов водяного льда. Такую сильную кометную активность он проявил, будучи в три с половиной раза дальше Земли от Солнца. По мнению ученых, это довольно необычно.
За последнее десятилетие ученые создали несколько сложных систем «мозг — компьютер», которые позволяли преобразовывать мозговую активность людей, лишившихся способности говорить из-за различных заболеваний, в речь. Однако до сих пор удавалось расшифровать лишь небольшое количество слов. Теперь в США создали алгоритм, благодаря которому удалось распознать до 54 процентов «речи».
Изображение блазара PKS 1424+240, полученное с помощью радиоинтерферометра VLBA, напомнило астрономам легендарное «Око Саурона» из «Властелина колец» — джет, пронизывающий кольцеобразное магнитное поле объекта, устремлен к нашей планете, а сам блазар может оказаться одним из наиболее ярких источников нейтрино в космосе.
Прибывшая из межзвездного пространства предполагаемая комета 3I/ATLAS движется по траектории, максимально удобной для гравитационных маневров управляемого корабля, при этом возможность ее отслеживания с Земли практически минимальна. По мнению некоторых ученых, такое «поведение» объекта наводит на определенные мысли.
Примерно 12 800 лет назад в Северном полушарии началось резкое изменение климата, которое сопровождалось вымиранием мегафауны и угасанием культуры Кловис. Такое могло произойти, например, из-за прорыва пресных вод в Атлантику или мощного вулканического извержения. Несколько лет назад ученые обнаружили места на суше с повышенным содержанием элементов платиновой группы, прослоями угля, микрочастицами расплава. По их мнению, это может быть признаком пребывания Земли в потоке обломков кометы или астероида. В новой работе впервые представлены доказательства кометного события в позднем дриасе из морских осадочных толщ.
Команда исследователей из Сколтеха, МФТИ, Института искусственного интеллекта AIRI и других научных центров разработала метод, позволяющий не просто отличать тексты, написанные человеком, от сгенерированных нейросетью, но и понимать, по каким именно признакам классификатор принимает решение о том, является ли текст генерацией или нет. Анализируя внутренние состояния глубоких слоев языковой модели, ученые смогли выделить и интерпретировать численные признаки, отвечающие за стилистику, сложность и «степень уверенности» текста.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно