ТАСС, 25 марта. Российские ученые разработали технологию, которые помогает подбирать металлы и сплавы с необходимыми свойствами при разработке новых конструкций для промышленности. Об этом пишет пресс-служба Пермского национального исследовательского политехнического университета (ПНИПУ).
"Ученые Пермского Политеха создали нейросетевую модель, которая поможет разработчикам высокотехнологичных устройств быстро и недорого подбирать подходящие по набору природных свойств металлы и сплавы для создания перспективных конструкций для промышленных отраслей. В перспективе такая система станет "интеллектуальным помощником" для инженера на предприятии, которая автоматически подберет способ изготовления деталей, определит химический состав сплавов и программу их термомеханической обработки", – пишет пресс-служба.
Создание новых материалов необходимо для развития промышленности. Изделия на их основе должны выдерживать высокие нагрузки при эксплуатации и обладать другими полезными свойствами. Для подбора оптимальных металлов и сплавов в каждом случае инженерам необходимо провести серию экспериментов для исследования микроструктуры и измерения качеств материалов. Авторы работы создали технологию подбора таких компонентов, при которой нейросеть ищет перспективные виды по цифровым изображениям образцов (микрошлифов) без необходимости проведения экспериментов.
"Нейросеть "распознает" свойства материалов, относя каждый из них к определенному классу твердости. В отличие от аналогов, мы использовали более глубокие нейросети на реальных, а не синтезированных данных. Нам удалось достичь точности в работе модели до 92,1%. Кроме того, мы провели уникальное исследование нейросети и выяснили, какое количество ошибочно размеченных снимков может исказить результат", – рассказал один из авторов исследовани, доцент ПНИПУ Андрей Клюев.
В дальнейшем авторы планируют расширить спектр свойств, по которым нейросеть поможет разработчикам подбирать для новых промышленных изделий подходящие материалы.