В России создали нейросеть для прогнозирования ошибок на химических производствах

Группа российских учёных разработала новый способ обнаружения и диагностики неисправностей в промышленных химических процессах. Современные предприятия собирают огромное количество данных с различных датчиков, которые могут быть использованы для мониторинга и управления производственными процессами с помощью искусственного интеллекта.

Однако анализ этих данных для выявления проблем требует специальной обработки, что может быть сложным и трудоёмким процессом. Научная группа разработала новый метод, называемый SensorSCAN, который позволяет автоматически обнаруживать и диагностировать неисправности в химических процессах на предприятиях. Этот метод обучает модели предсказывать поломки, и его эффективность была успешно проверена на стандартных данных для промышленных предсказательных моделей.

Результаты показали, что новый метод превосходит существующие подходы и способен обнаруживать большинство технических ошибок без привлечения экспертов. Модель также показала способность работать в реальных ситуациях, когда количество ошибок заранее неизвестно.