Российские ученые обучили нейросеть управлению промышленными газовыми горелками

ИИ из ПНИПУ в 16 раз сократил количество ошибок в работе нагревательной техники

Специалисты Пермского национального исследовательского политехнического университета (ПНИПУ) разработали интеллектуальный алгоритм для управления промышленными газовыми горелками. Он способен автоматически подбирать оптимальный режим работы оборудования, сообщили «Газете.Ru» в пресс-службе научного учреждения.

Аппараты с газовыми горелками широко используются на производстве, когда нужно, например, быстро нагреть сырье или высушить сыпучие материалы. За их функционирование отвечают алгоритмы усовершенствованного управления, которым требуются точные данные о параметрах устройства. Поскольку получать и обновлять такую информацию в условиях непрерывного производства затруднительно, исследователи обратились к возможностям нейросетей.

Как выяснили ученые, если подставлять в действующую вычислительную модель данные прошлых измерений и стандартизированные значения, то результаты расчетов будут содержать серьезные ошибки. Так программа для оценки потерь тепла в топке показала погрешность в почти 6%, что составило примерно 33 °C.

Затем политехники обучили нейросеть на основе выборки данных, за счет чего искусственный интеллект (ИИ) смог уточнять информацию вычислительной модели. Применение снизило погрешность в 16 раз — с 5,9% до 0,35%. При этом цикл работы алгоритма составил 0,03 секунды.

«Использование нейросети даст возможность оперативно определять изменение теплотворной способности топливного газа, зарастание, забивание стенок топочной камеры нагаром, изменение количества тепла, выделяющегося при сгорании газа», — отметили в ПНИПУ.

Ранее в Москве представили проекты на основе технологий генеративного ИИ.