В России создали ИИ для предупреждения аварий на АЭС

В Орловском государственном Университете (ОГУ) имени И.С. Тургенева работают над созданием цифровой системы мониторинга состояния любого энергогенерирующего оборудования, в том числе и эксплуатируемого на АЭС. Об этом «Газете.Ru» рассказали в Министерстве науки и высшего образования РФ.

Система будет работать на базе отечественных аппаратных программ, ИИ и методов машинного обучения. Искусственный интеллект будет собирать и анализировать данные о работе техники, сравнивая их с шаблоном нормального функционирования и выявляя незаметные для человека признаки будущей неисправности.

Если таковые будут зафиксированы, система подаст сигнал для остановки работы и проведения ремонта. Кроме того, ИИ сможет определять остаточный ресурс оборудования. Таким образом, будет обеспечена его безаварийная работа.

По словам ведущего научного сотрудника Научно-образовательного центра интеллектуальных технологий мониторинга и диагностики энергогенерирующего оборудования Романа Полякова, уникальность разработки заключается в том, что ученые используют сразу несколько подходов для построения алгоритмов выявления дефектов энергогенерирующего оборудования.

«Первый основан на создании шаблона нормальной работы оборудования и сравнении полученных данных с ним. Второй — на более детальной расшифровке данных на базе математических моделей. Третий предполагает обучение нейросетей на данных штатных АСУ ТП (автоматизированная система управления технологическим процессом) оборудования или на искусственных данных модельных экспериментов. В настоящее время формируется 4-й подход, который заключается в создании «синтетической» модели перехода системы к неработоспособному состоянию», — объяснил Поляков.

Сейчас в ОГУ должны обучить нейронную сеть так, чтобы она максимально точно могла определить дефект в каждом конкретном узле оборудования. Для этого ученые моделируют различные ситуации и собирают большой массив данных с испытаний комплекса.

Ранее «Газета.Ru» рассказывала об острой нехватке технических специалистов в России и слабых местах отечественного приборостроения.