Робот для работы в агрессивных средах на основе нейроинформационных технологий

Эксплуатационный износ и внезапные повреждения, а также требования к темпам строительства газопроводов, приводят к большим затраты на диагностику трубопроводов в нефтегазовой сфере и ЖКХ. При этом цена ошибочно принятого решения как ложноположительного, так и ложноотрицательного, очень значительна.

Поэтому, помимо скорости диагностики, требуется снижение вероятности принятия ошибочных решений, где на помощь могут прийти нейронные сети и искусственный интеллект, совместное использование современных способов неразрушающего контроля и  мобильности робототехнических систем, техническое зрение и машинное обучение с накоплением информации о состоянии трубопроводов.

Использование автономного или полуавтономного мобильного робота с необходимым набором средств контроля за состоянием трубопровода и средствами связи с оператором или управляющим компьютером с возможностью сохранения полученной информации в базе данных для периодического контроля изменения состояний трубопровода.

Использование искусственного интеллекта на основе нейронных сетей для снижения вероятности принятия ложных решений на основе накопленных знаний и машинного обучения.


Привлекательной особенностью нейронных сетей с адаптивным резонансом является то, что они сохраняют пластичность при запоминании новых образов, и, в то же время, предотвращают модификацию старой памяти. 


Сеть встречного распространения функционирует подобно столу справок, способному к обобщению.

Обобщающая способность сети позволяет получать правильный выход даже при приложении входного вектора, который является неполным или слегка неверным.


Когнитрон организован подобно зрительной коре человеческого мозга, которая представляет собой трехмерную структуру, состоящую из нескольких различных слоев. Каждый слой реализует различные уровни обобщения; входной слой чувствителен к простым образам, в то время как реакция других слоев является более сложной, абстрактной и независимой от позиции образа.



Телефон: +7 903 947-71-15

E-mail: bww@phys.asu.ru

Команда :

Белозерских Василий Вениаминович

Белозерских

Василий Вениаминович

Руководитель проекта

Новости стартапа:

Управление инновационного развития и кластерной политики Министерства экономического развития Алтайского края

Адрес: 656038, г. Барнаул, просп. Комсомольский, 118 Тел: 35-48-89 e-mail: innov@alregn.ru