Наука и медицина
Сегодня
Политика
Происшествия
Люди
Экономика
Следствие
Бизнес
Культура
Наука и медицина
О проекте
Редакция
Контакты
Размещение рекламы
Использование материалов
Поддержать проект
Свидетельство о регистрации СМИ ЭЛ № ФС 77 – 65733 выдано Роскомнадзором 20.05.2016.
В России признаны экстремистскими и запрещены организации «Национал-большевистская партия», «Свидетели Иеговы», «Армия воли народа», «Русский общенациональный союз», «Движение против нелегальной иммиграции», «Правый сектор», УНА-УНСО, УПА, «Тризуб им. Степана Бандеры», «Мизантропик дивижн», «Меджлис крымскотатарского народа», движение «Артподготовка», общероссийская политическая партия «Воля». Признаны террористическими и запрещены: «Движение Талибан», «Имарат Кавказ», «Исламское государство» (ИГ, ИГИЛ), Джебхад-ан-Нусра, «АУМ Синрике», «Братья-мусульмане», «Аль-Каида в странах исламского Магриба».
Лента новостей
Лента новостей
Новости – Наука и медицина
Русская планета

Российские ученые создали нейросеть разработки сверхпрочных материалов

Нейросеть
Фото: Elektroportal.ru
Сеть можно использовать в качестве ядра интеллектуальной системы для комплексной оценки веществ
Дмитрий Степнов
25 марта, 2021 20:24
4 мин

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 Sciencein Digital Age и Journalof 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.

В планах ученых – «расширить кругозор» нейронной сети, чтобы улучшить прогноз физико-механических свойств материалов.

Поделиться
поддержать проект
Для поднятия хорошего настроения, вы можете угостить наших редакторов чашечкой кофе
Маленькая чашка кофе
cup
200 ₽
Средняя чашка кофе
cup
300 ₽
Большая чашка кофе
cup
500 ₽
Большая чашка кофе и что-то вкусное
cup
900 ₽
Нажимая на кнопку «Поддержать», я принимаю пользовательское соглашение, политику конфиденциальности и подтверждаю свое гражданство РФ
Кто может поддержать проект?
Поддержать проект могут только граждане России. Поддержка осуществляется только в рублях. В соответствии с требованием закона.
4 мин
Лень сёрфить новости? Подпишись и БУДЬ В КУРСЕ