Обучить тому, чего никто никогда не видел

Abnormality NetWorks. Спецлаб разработал новый тип нейросетей, спасающих от самых больших проблем.

Инциденты и катастрофы в промышленности бывают редко, но очччень метко. Чтобы их заметить на ранних стадиях, когда еще всё можно предотвратить, интеллектуальному видеонаблюдению надо показать, как это выглядит. Сегодняшнее распознавание образов строится, в основном, на самих этих образах. Но где взять видео взбесившегося станка или пролитой лавы? Даже заводской брак в производстве бывает нечасто и неодинаково. Поэтому, чтобы определять эти моменты, нужно много десятилетий непрерывной записи.

ЧП на предприятии Станок на предприятии

Спецлаб разработал новую методику обучения нейронных сетей, которая работает от обратного. Она запоминает правильное поведение и реагирует на отклонение от него. Такая идеология отлично подходит для промышленных производств.

Возьмем простой пример с намоткой кабельной катушки. Масса станков производит это действие в автоматическом режиме, и к каждому не приставишь человека для круглосуточного отсматривания процесса. Но, если канат ляжет вкось и вкривь, то вся конструкция в последствии уйдет к потребителю, а работать не будет, и придется потратить много средств на замену оборудования, с учетом сложности монтажа.

Станок Брак

Также может произойти обрыв каната, и будет испорчено много материала, пока человек все-таки заметит данный станок, и прекратит процесс. Еще хуже – возможна авария в непредсказуемом виде: искрение каната и за счет этого его размягчение, захлестывание каната и вывод из строя станка, и т.д.

Станок

Это совершенно реальная история — в компанию Спецлаб поступил заказ: моментально реагировать на любые аварии, а также автоматически отключать электропитание станков. Мы порядка года обдумывали решение задачи – благо, клиент не торопился оплачивать. Но к моменту заключения договора у нас уже была новая методика обучения нейронных сетей — Abnormality NetWorks.

Она строит модель правильного поведения и сама придумывает различные варианты ненормальностей, которых получилось более 170 миллионов.

И реакция есть!

 

 

Подробнее: https://www.goal.ru/hi-tech-security/obuchit-tomu—chego-nikto-nikogda-ne-videl/



Обязательно к прочтению!

Материалы на сайте размещаются в соответствии с условиями, представленными на странице "Условия".

Публикация, размещенная на данной странице, является исключительно выражением личного мнения её автора! Автор указан рядом с заголовком публикации.

Этот материал никак не связан с сотрудниками сайта или его владельцем и не обсуждался с ними перед публикацией!

В случае, если данная публикация нарушает Ваши права, просьба перейти на страницу "Контакты" и следовать предложенной там инструкции.