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.
Создан удобный инструмент для прогнозирования поломок оборудования
В крупных компаниях для того, чтобы обслуживать оборудование, инженерам и аналитикам часто приходится разбираться в огромном количестве данных. Например, чтобы избежать поломок и вовремя ремонтировать оборудование, нужно понять, что сильнее влияет на появление дефектов: температура, вибрация или износ? Для этого специалисты занимаются анализом данных с применением технологий машинного обучения, однако это сложные области, которые требуют глубоких знаний программирования и математики. Ученые из Пермского Политеха создали программу в виде электронной книги, которая помогает легко разобраться в основах классификации данных. Она уже успешно применяется в обучении студентов высшей школы авиационного двигателестроения.
На программу выдано свидетельство. Разработка выполнена в рамках программы стратегического академического лидерства «Приоритет 2030» и внедрена в ПИШ ВШАД ПНИПУ. Программа выиграла конкурс в рамках мероприятия по поиску и защите способных к правовой охране решений, отвечающих требованиям, установленным к программам для ЭВМ, в аэрокосмической отрасли.
В техническом обслуживании оборудования, инженерии и аналитике специалистам часто приходится работать с большими массивами информации. Это позволяет предсказать, когда конкретное оборудование выйдет из строя, и провести профилактическое обслуживание, снизить простои и увеличить эффективность производства. На современных производствах данные ежесекундно собираются с тысяч датчиков на трубопроводах, реакторах, турбинах и насосах. В крупных предприятиях их объем может достигать от одного до 100 ТБ в месяц (для сравнения, это примерно 1 000 часов видео или 310 000 фотографий). В таком массиве разнородной информации сложно определить, какие параметры (температура, вибрация, износ) более критичны для поломки оборудования, а какие – менее, и что нужно ремонтировать в первую очередь.
При работе с такими объемами информации аналитики данных используют специальные программы и подходы. Однако в настоящее время они очень сложны и требуют от пользователя высокого уровня знаний и умений в области программирования и математики.
Для упрощения оперирования большими данными и обучения этому ученые Пермского Политеха разработали программу, которая позволяет студентам и специалистам без опыта в программировании освоить основы классификации данных и анализа значимости признаков.
Программа разработана на языке программирования Visual Basic for Applications и представляет собой электронную книгу. Это позволяет ее запускать в любых стандартных офисных пакетах, таких как Excel, Numbers, P7, Polaris Office, Open Office, LibreOffice и др., что делает ее простой в использовании и доступной для широкого круга. Она использует метод, который разделяет объекты на два класса на основе их признаков – это называется дихотомической классификацией.
Предположим, что у нас есть множество приборов – например, датчики на заводе, которые могут работать в двух режимах: нормальный и аварийный (когда что-то сломалось). Нам нужно понять, в результате воздействия каких факторов датчики выходят из строя. Для этого в программе пользователь в одну таблицу вносит параметры приборов в нормальном режиме (например, температура = 25°C, давление = одна атмосфера), в другую — в аварийном (например, температура = 100°C, давление = пять атмосфер). Далее это анализирует программа: смотрит, какие значения чаще встречаются в аварийных случаях, а какие — в нормальных. Например, если при температуре выше 90°C почти всегда случается авария, программа это запомнит. Так она определяет важность параметров и выясняет, какие показатели лучше всего помогают отличить аварию от нормы (например, температура важнее, чем влажность).
– Перед полноценной работой программу нужно обучить на основе уже известной информации. Для этого пользователю необходимо самостоятельно разбить данные, которые он вносит, на категории – «предельный» или «допустимый» износ. Программа построит модель, которая будет учитывать взаимосвязи между признаками и классами. Впоследствии пользователь сможет вводить новые данные, и ПО уже автоматически будет определять, к какому классу они относятся – корректно будет работать этот датчик или нет. Благодаря этому можно предсказывать, как поведет себя оборудование при тех или иных условиях, прогнозировать возможные аварии и предотвращать их, – рассказывает Юлия Большакова, учебный мастер деканата факультета прикладной математики и механики ПНИПУ.
Такая программа будет полезна специалистам в области технического обслуживания и ремонта, инженерам и аналитикам данных, а также студентам и преподавателям технических и экономических специальностей. Молодыми специалистами она может использоваться для диагностики состояния оборудования (станки, датчики), прогнозирования отказов и необходимости выполнения ремонтных работ, студентам поможет лучше понять основы статистического анализа и классификации данных, а для преподавателей вузов станет отличным наглядным инструментом демонстрации того, как работают методы машинного обучения. Программа показывает принципы классификации на реальных примерах, можно менять параметры и сразу видеть результат.
Разработка ученых Пермского Политеха не только демонстрирует принципы машинного обучения, но и открывает новые возможности для образования и профессиональной деятельности. Она уже успешно используется в учебной программе студентов Передовой инженерной школы «Высшая школа авиационного двигателестроения». Отметим, что на практическое занятие с данной программой у студентов отведено всего два академических часа – этого достаточно, чтобы объяснить, как работают базовые методы машинного обучения. Обычно для того, чтобы познакомить студентов с основами статистического анализа и классификации данных, требуется не менее одной лекции и двух практик, то есть шесть академических часов. Используя данную программу, удалось включить эту тему в дисциплину.
Эту программу в силу ее простоты можно использовать не только для обучения магистров Передовой инженерной школы, но и для повышения цифровой грамотности студентов любых специальностей, поэтому ее можно тиражировать в рамках проекта «Цифровая кафедра».
Telegram 
Дзен 
VK Ученые из МФТИ разработали и предложили новую систему единиц для электродинамики, способную примирить два главенствующих, но исторически несовместимых подхода. Эта компромиссная система, названная авторами физико-технической (ФТ), сохраняет практическое удобство Международной системы единиц (СИ), используемой инженерами по всему миру, и в то же время отражает теоретическую стройность и симметрию гауссовой системы (СГС), предпочитаемой физиками-теоретиками.
Ученые из коллаборации LIGO, VIRGO и KAGRA впервые зафиксировали гравитационно-волновые события, указывающие на существование черных дыр второго поколения — «потомков» предыдущих слияний. Открытие позволит понять, как именно во Вселенной рождаются сверхмассивные черные дыры.
Эксперимент, устроенный в морском аквариуме в Лос-Анджелесе, продемонстрировал, что акулы и скаты, принадлежащие к пластиножаберным рыбам, могут обладать более высоким уровнем интеллекта. Значит, им необходима обогащенная среда обитания при содержании в неволе.
Ученые из МФТИ разработали и предложили новую систему единиц для электродинамики, способную примирить два главенствующих, но исторически несовместимых подхода. Эта компромиссная система, названная авторами физико-технической (ФТ), сохраняет практическое удобство Международной системы единиц (СИ), используемой инженерами по всему миру, и в то же время отражает теоретическую стройность и симметрию гауссовой системы (СГС), предпочитаемой физиками-теоретиками.
Исследователи объяснили, как цивилизация майя добивалась высокой точности в предсказании солнечных затмений на протяжении столетий. Для коррекции накапливающихся астрономических неточностей они использовали сложную систему пересекающихся календарных таблиц.
В последние годы содержание кошек дома без возможности свободного выгула все чаще преподносят как идеальную модель, которая ограждает дикую фауну от нападений и обеспечивает благополучие самих питомцев. Подобные утверждения в разных частях мира звучат от некоторых защитников природы и представителей властей. Однако группа ветеринаров из Австралии и Дании недавно раскритиковала такой подход. Ученые не спорят с тем, что кошки влияют на уязвимые экосистемы и что ограничение их свободы — действенная мера по смягчению этого эффекта. Тем не менее исследователи настаивают, что жизнь в изоляции для питомцев совсем не благо. Заявляющие обратное как минимум ошибаются, а в худшем случае намеренно вводят общественность в заблуждение.
Проанализировав данные наблюдений, полученных с помощью наземных обсерваторий за последние два десятилетия, астрономы обнаружили потенциально обитаемый мир — суперземлю Gliese 251 c (GJ 251 с). Планета обращается вокруг красного карлика на расстоянии около 18 световых лет от Земли и считается одним из самых перспективных кандидатов для поисков жизни.
Согласно новой гипотезе, сознание возникает не только из-за активности нейронов, но и благодаря физическим процессам — электромагнитным полям от движения жидкости в мозге. Эта модель, как и ее предшественники, пока носит теоретический характер, но предлагает нестандартный взгляд на проблему синхронизации работы разных отделов мозга.
В современном доме, насыщенном разнообразной техникой, удлинители стали незаменимым атрибутом, позволяющим обеспечить электропитанием все необходимые устройства. Однако мало кто задумывается, что привычное использование этого аксессуара может нести серьезную угрозу безопасности. По статистике, значительная часть бытовых пожаров происходит из-за неправильной эксплуатации электропроводки и вспомогательных устройств. Какие приборы категорически нельзя подключать через удлинители и почему это может привести к трагическим последствиям, рассказывает профессор кафедры наноэлектроники РТУ МИРЭА, доктор физико-математических наук Алексей Юрасов.
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