CC BY
0
разработала модель на основе LSTM, которая успешно предсказывает землетрясения с точностью до нескольких дней.
Наводнения являются одной из наиболее разрушительных природных катастроф. Глубокое обучение применяется для анализа гидрологических данных и данных о климате. В Индии была разработана система на основе RNN, которая предсказывает наводнения с учетом данных о температуре, осадках и уровне воды в реках.
Сверточные нейронные сети используются для анализа спутниковых снимков и прогнозирования траектории и интенсивности ураганов. Например, NASA применяет CNN для обработки данных со спутников, что позволяет более точно предсказывать путь ураганов и вовремя предупреждать население.
Генеративно-состязательные сети используются для моделирования распространения лесных пожаров. Это позволяет разрабатывать стратегии по предотвращению и быстрому реагированию на пожары. В Австралии была разработана система на основе GAN, которая симулирует поведение лесных пожаров и помогает в их прогнозировании и тушении.
Глубокое обучение открывает новые горизонты в области прогнозирования природных катастроф. Использование нейронных сетей, сверточных нейронных сетей и генерирующих моделей позволяет анализировать большие объемы данных и делать точные прогнозы. Успешные примеры применения глубокого обучения показывают его потенциал в снижении ущерба и спасении жизней. Развитие технологий и дальнейшие исследования в этой области будут способствовать созданию более надежных и эффективных систем прогнозирования природных катастроф. Список использованной литературы:
1. Chandra Mohan K., Vaisman A., Kunappu K. R.: Deep Learning Techniques for Predicting Natural Disasters / London: Springer International Publishing, 2020
2. Ruffalo M., Lee D.: Applications of Deep Learning in Natural Disaster Prediction / New York: Wiley, 2019 pp. 50-75.
3. S. Patel, V. Green: Deep Learning for Natural Disaster Forecasting: Methods and Applications" / Berlin: Springer, 2021 pp. 100-125
© Музлова А. Д., Черемисин Д. Г., Мкртчян В. Р., 2024
УДК 004.7
Музлова А. Д., бакалавр МГТУ им. Н.Э. Баумана (Мытищинский филиал), Московская обл., г. Мытищи, Черемисин Д. Г., бакалавр МГТУ им. Н.Э. Баумана (Мытищинский филиал), Московская обл., г. Мытищи, Мкртчян В.Р., бакалавр МГТУ им. Н.Э. Баумана (Мытищинский филиал), Московская обл., г. Мытищи
ПРИМЕНЕНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ ХИМИЧЕСКОГО ПРОИЗВОДСТВА
Аннотация
Искусственный интеллект активно внедряется в химическое производство, улучшая эффективность, качество продукции и снижая затраты. Применение искусственного интеллекта включает оптимизацию
производственных процессов, обслуживание оборудования, разработку новых материалов и обеспечение безопасности. Примеры компаний, таких как BASF, Dow Chemical и IBM, демонстрируют значительные улучшения благодаря использованию искусственного интеллекта.
Ключевые слова
искусственный интеллект, химическое производство, эффективность, оптимизация, разработка, мониторинг, прогнозирование, безопасность.
Искусственный интеллект (ИИ) стремительно внедряется в различные отрасли промышленности, и химическое производство не является исключением. Внедрение ИИ в этот сектор способствует повышению эффективности, улучшению качества продукции и снижению затрат. В данной статье рассмотрим ключевые области применения ИИ в химическом производстве, а также обсудим преимущества и вызовы, с которыми сталкивается эта отрасль.
Одной из наиболее значимых областей применения ИИ в химическом производстве является оптимизация производственных процессов. ИИ-алгоритмы способны анализировать большие объемы данных, получаемых с различных датчиков и устройств, для выявления неэффективностей и узких мест в производстве. Это позволяет: повышать производительность оборудования, снижать потребление энергии и улучшать качество продукции
Компания BASF использует ИИ для оптимизации своих производственных процессов. С помощью ИИ-систем они смогли сократить время простоев оборудования на 25% и уменьшить потребление энергии на 15%.
Искусственный интеллект также играет важную роль в предиктивном обслуживании оборудования. Благодаря анализу данных с датчиков и предсказательным моделям, компании могут спрогнозировать потенциальные отказы оборудования и проводить профилактическое обслуживание до возникновения серьезных проблем. Компания Dow Chemical внедрила ИИ-систему для предиктивного обслуживания, что позволило сократить непредвиденные простои на 20% и значительно снизить затраты на ремонт.
ИИ также активно используется в области научных исследований и разработок, особенно для создания новых материалов и химических соединений. Алгоритмы машинного обучения могут анализировать химические структуры и предсказывать их свойства, что ускоряет процесс разработки и тестирования новых продуктов. Исследовательская группа в компании IBM использует ИИ для создания новых полимеров, которые могут быть использованы в медицине и электронике. Благодаря ИИ, процесс разработки и тестирования новых полимеров сократился с нескольких лет до нескольких месяцев.
Безопасность является критически важным аспектом в химическом производстве, и ИИ может значительно улучшить эту сферу. Системы ИИ могут прогнозировать потенциальные аварийные ситуации и предлагать меры по их предотвращению. Компания ExxonMobil использует ИИ для мониторинга своих производственных площадок на предмет утечек газа. Это позволило им значительно снизить риски аварий и улучшить безопасность на предприятиях.
Применение искусственного интеллекта в химическом производстве приносит значительные преимущества, включая повышение эффективности, снижение затрат и улучшение качества продукции. Однако, для успешной интеграции ИИ необходимы значительные инвестиции и наличие квалифицированных специалистов. В будущем можно ожидать дальнейшего развития и расширения применения ИИ в этой отрасли, что будет способствовать ее устойчивому росту и инновациям.
Список использованной литературы:
1. Arvind Ravichandran, Sanjay Raman: Predictive Analytics and Maintenance with AI / New York: McGraw-Hill, 2021 pp. 145-165
2. Michael Dougherty, David Reed: Chemical Industry and Innovations / London: Springer, 2019. pp. 210-230
3. Richard Sutton, Andrew Barton: Machine Learning and Chemical Technologies / Toronto: Wiley, 2020. pp. 320340
4. Stuart Russell, Peter Norvig: Аг^1чаа1 Intelligence: A Modern Approach / Upper Saddle River, NJ, 2020. pp. 560-580
© Музлова А. Д., Черемисин Д. Г., Мкртчян В.Р., 2024
УДК 537.811
Музлова А. Д.
Бакалавр
МГТУ им. Н.Э. Баумана (Мытищинский филиал), Московская обл., г. Мытищи, Черемисин Д. Г.
Бакалавр
МГТУ им. Н.Э. Баумана (Мытищинский филиал), Московская обл., г. Мытищи,
Мкртчян В.Р.
Бакалавр
МГТУ им. Н.Э. Баумана (Мытищинский филиал), Московская обл., г. Мытищи
РАЗРАБОТКА СВЕРХПРОВОДНИКОВ ДЛЯ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ В ВЫСОКОСКОРОСТНЫХ
ТРАНСПОРТНЫХ СИСТЕМАХ
Аннотация
Исследование и разработка сверхпроводников для применения в высокоскоростных транспортных системах фокусируется на их способности снижать энергопотребление за счет отсутствия электрического сопротивления и использовать магнитную левитацию для уменьшения трения и повышения скорости. Важно также рассмотреть текущие технологические и экономические вызовы, с которыми сталкиваются исследователи и инженеры при внедрении этих технологий в практические транспортные системы.
Ключевые слова
сверхпроводники, энергоэффективность, магнитная левитация, электрическое сопротивление, инновации, транспортные системы.
В последние десятилетия технологии высокоскоростного транспорта претерпели значительные изменения благодаря разработкам в области сверхпроводников. Сверхпроводимость, характеризующаяся полным отсутствием электрического сопротивления при достижении определенной температуры, открывает новые перспективы для создания эффективных и экологически чистых транспортных средств. В данной статье рассматриваются ключевые аспекты разработки и применения сверхпроводников в высокоскоростных транспортных системах.
Сверхпроводниковые материалы предлагают ряд значительных преимуществ, которые делают их идеальными для применения в высокоскоростных транспортных системах.
Благодаря отсутствию электрического сопротивления сверхпроводники позволяют значительно
