Ученые из "Сколтеха" (входящего в группу ВЭБ.РФ) совместно с Самарским университетом разработали новую систему искусственного интеллекта, способную автоматически мониторить производственные процессы и выявлять потенциальные риски аварийных ситуаций. Система основана на принципах самообучения и использует нейросети-трансформеры для анализа видеопотоков с производственных площадок.

Как работает система?

Новая технология позволяет автоматически выделять этапы производственных процессов по видеозаписям и отслеживать любые отклонения от нормального хода работ. Благодаря этому она может предупреждать о возможных проблемах до их возникновения, что помогает избежать серьезных сбоев или аварий.

• Самообучение: Нейросеть обучается на большом массиве неразмеченных данных, самостоятельно выделяя ключевые признаки производственных процессов.
• Дообучение: После первичного обучения система адаптируется к конкретным задачам за счет дообучения на небольшой размеченной выборке данных.
• Высокая скорость обработки: Технология способна анализировать видеопотоки в реальном времени, что делает ее эффективной для промышленного использования.

Области применения:

Система успешно распознает 14 различных производственных процессов, включая:

• Сварочные работы,
• Работу фрезерных и токарных станков,
• Сборку электроники,
• Другие операции на производстве.

Преимущества разработки:

По словам ведущего инженера Центра ИИ "Сколтеха" Максима Алешина, внедрение такой системы обеспечивает значительную экономию времени и ресурсов. Теперь не нужно вручную разбирать сотни часов видео для обучения нейросетей, так как модель самостоятельно выделяет закономерности в больших объемах необработанного материала.

Перспективы:

Разработка открывает новые возможности для цифровой трансформации промышленности. Система может стать важным инструментом для предприятий, стремящихся повысить безопасность производства, оптимизировать процессы и минимизировать риски аварийных ситуаций.

Новая ИИ-система от российских ученых демонстрирует высокий потенциал для внедрения в современные производственные цепочки. Ее способность к самообучению в режиме реального времени делает ее уникальным решением для промышленности будущего.