Самарские ученые придумали, как повысить безопасность перелетов и поездок на автомобилях

Ученые Самарского национального исследовательского университета имени академика Королева усовершенствовали разработанный ранее диагностический комплекс, который способен автоматически предсказывать возможные сбои, неполадки и отказы в работе сложных технических систем.

— Мы разработали новую нейросетевую архитектуру для диагностического комплекса обнаружения технических аномалий. Эксперименты на испытательном стенде показали, что точность правильно предсказанных состояний оборудования превышает 99%. Кроме того, новая архитектура более гибкая и позволяет легко увеличить количество потенциально распознаваемых неисправностей. Исходные коды нейронной сети мы выложили в открытый доступ: исследователи со всего мира могут опробовать свои алгоритмы на наших данных или, наоборот, проверить нашу программу на своих данных, — сообщил старший научный сотрудник института искусственного интеллекта Самарского университета Евгений Минаев.

Принцип диагностики заключается в сравнении реального состояния системы (данные собирают с помощью датчиков) с идеальным «портретом», закрепленным в базе данных программы. Комплекс может выявлять, например, изменения в показателях давления в маслосистеме, разницу в уровнях температуры или расходе топлива.

— По замыслу разработчиков в перспективе подобные диагностические комплексы могут использоваться для повышения безопасности авиационных перевозок, но уже сейчас полученные характеристики позволяют применять их в промышленности, в беспилотных летательных аппаратах и автомобилях, — отметили также в университете.

Это не первая громкая разработка самарских ученых. В марте представители медицинского университета и Национального исследовательского университета имени Королева нашли способ, как бесконтактно определить изменения в состоянии здоровья пациентов с коронавирусной инфекцией.