Российская нейросеть может прогнозировать характеристики сплавов

Учёные из Пермского Политеха представили инновационную программу, основанную на нейросетевых технологиях. Она способна прогнозировать характеристики различных производственных сплавов.

Титановые сплавы широко используются в аэрокосмической отрасли, медицине и автомобильной промышленности и требуют точных данных для эффективного применения. Однако, по словам авторов проекта, отсутствие достаточного количества экспериментальных данных затрудняет прогнозирование их свойств, а сбор информации в промышленных условиях часто оказывается слишком сложным и затратным.

Чтобы решить эту проблему, пермские исследователи разработали систему, которая использует нейросети для предсказания показателей шероховатости — ключевого параметра, определяющего качество поверхности материалов. Методика включает в себя аугментацию данных, что позволяет искусственно увеличить объём информации. В результате была создана база из 2 000 примеров для обучения нейросети.

По словам учёных, ошибка в расчетах шероховатости составляет всего 3,97% от фактических значений, что свидетельствует о высокой эффективности программы даже при ограниченном объёме данных.

Нейросеть уже успешно определяет параметры сплава BT6, популярного в авиации и ракетостроении, и в дальнейшем может быть адаптирована для работы с другими материалами.

Фото: freepik

0

0

0

0

0