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.
В ПНИПУ разработали программу для распознавания дефектов на трубопроводах и линиях электропередач
Нейросети внедряют в разные области промышленности, упрощая и ускоряя процесс производства и выпуска продукции. Например, искусственный интеллект может быть полезен для обнаружения дефектов на предприятиях. Обычно это долгая монотонная работа, требующая больших финансовых вложений и человеческих ресурсов. Особенно сложно диагностировать проблемы у протяженных технологических систем, таких как линии электропередач, газо- и нефтепроводы, автодорожные и мостовые конструкции. Ученые ПНИПУ разработали программный комплекс, который по изображениям с помощью нейросети находит дефекты на таких объектах. Уникальная программа быстро и без дорогостоящего оборудования определит повреждения и позволит своевременно предотвращать аварии.
Статья опубликована в сборнике по материалам Всероссийской научно-технической конференции «Автоматизированные системы управления и информационные технологии». Проект выполнен в рамках программы стратегического академического лидерства «Приоритет 2030».
Авария на серьезных технологических объектах может привести к простою на время ремонта и большим финансовым потерям. Протечки опасных химических жидкостей и газов могут повлечь взрывы, нанести ущерб человеку, загрязнить атмосферу и почву.
Для предотвращения таких ситуаций важно точно и своевременно находить дефекты, приводящие к отказу конструкций. Повреждения вызывают и агрессивная окружающая среда, и сторонние механические силы. Например, линии электропередач не защищены от внешнего воздействия. Сильный ветер, осадки, резкие перепады температуры часто приводят к деформациям системы.
Существующие способы диагностики не позволяют максимально точно и быстро определять проблемные участки. Визуальное обследование целой конструкции, например, автодорожной, занимает много времени и человеческих сил. А использование различных автоматизированных средств измерения и специальных приборов для дефектоскопии обычно дорого обходится и не всегда обладает приемлемой точностью.
«Мы разработали программу, которая на основе искусственного интеллекта способна быстро определять наличие и отсутствие дефектов на нефте- и газопроводе и линиях электропередач. С помощью оборудования, оснащенного камерой, например, дрона или беспилотного аппарата, можно снять трубопровод на видео. Оно переносится на компьютер, где программа превращает его в набор изображений. А нейросеть уже определяет, где на фото трубопровод с повреждениями, а где без», – объясняет кандидат технических наук, доцент кафедры электроники и электромеханики ПНИПУ Григорий Килин.
Все программные вычисления происходят на внешнем компьютере, поэтому для съемки можно использовать любое оборудование с камерой. Это увеличивает универсальность применения способа дефектоскопии. Подобрав правильное устройство, получится снять видео из труднодоступных участков конструкции.
Для работы нейросети необходима информация в числовом виде. Но так как программа изначально получает данные в виде фото или видео, то сначала происходит их преобразование в цифровой массив. Это занимает время, поэтому ученые рекомендуют применять для дефектоскопии именно фотофиксацию. Тогда не нужны дополнительные шаги в обработке каждого кадра видео. Есть возможность сохранять данные координат снимков и другую необходимую информацию.
Обучение нейросети политехники проводили с помощью большого количества снимков трубопровода и линий электропередач с дефектами и без. Чтобы не допустить ошибки, в программу встроен фильтр-анализ, основанный на наложении изображений. При фотофиксации делается не одно фото каждого места, а несколько. И если искусственный интеллект говорит, что повреждение присутствует только на одной фотографии, то это ложное срабатывание.
«Человеку не обязательно видеть все данные, обрабатываемые программой. Необходимо проанализировать только те, где нейросеть нашла ошибку, а блок анализа это подтвердил. Также специалист проверяет то, что сеть не смогла отнести к той или иной категории. Такой способ значительно ускоряет процесс дефектоскопии длинномерных технологических конструкций», – поделился Григорий Килин.
Сейчас ученые заканчивают работу над программным комплексом. После внедрения удобного интерфейса для пользователя разработку будут вводить в массовое производство и продавать предприятиям. Комплекс устроен так, что потребители смогут легко и быстро дополнительно обучать нейросеть под любой конкретный запрос, что делает программу универсальной и широко функциональной для задач распознавания и идентификации.
Telegram 
Дзен 
VK 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».
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.
Ученые заново просмотрели старые записи о наблюдениях с помощью телескопа «Большое Ухо», который поймал знаменитый радиосигнал Wow!, и обнаружили данные о еще двух похожих событиях. Астрономы пришли к выводу, что это не могли быть обыкновенные земные радиопомехи и во всех трех случаях источник действительно располагался в глубоком космосе.
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.
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.
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».
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