Искусственный интеллект научили предотвращать поломки в металлургии

Инженеры Южно-Уральского государственного университета (ЮУрГУ) впервые в России создали датчик и нейросеть, совместная работа которых минимизирует количество поломок на металлургических заводах. Об этом ТАСС сообщил заведующий научно-исследовательской лабораторией технической самодиагностики и самоконтроля приборов и систем ЮУрГУ Владимир Синицин, передает агентство Kazinform.

- Мы разработали и воплотили в реальность датчик и нейросеть, которые в связке отслеживают состояние низкоскоростных высоконагруженных подшипников, применяемых на металлургических заводах. Это сделано впервые в России, также в мире прямых аналогов нашего решения не существует. При этом традиционные методы диагностики низкоскоростных подшипников на металлургических производствах малоэффективны, существует проблема аварийной остановки оборудования и незапланированного простоя, - сказал собеседник агентства.

Созданный инновационный датчик измеряет тепловой поток, который отходит от подшипника, и передает данные по беспроводному каналу нейросети.

- Искусственный интеллект анализирует эти данные в режиме реального времени. Когда возникают отклонения, система сама делает выводы о приближающемся моменте разрушения подшипника, информацию передает оператору, подшипник в результате вовремя меняют на новый, - пояснил Синицин.

По его словам, работа частично проводилась в рамках государственного задания и программы «Приоритет 2030» по линии Министерства науки и высшего образования РФ. Инженер отметил, что разработкой уже заинтересовались металлургические предприятия.