Нейросеть, способная распознавать свойства материалов, станет «интеллектуальным помощником» на производствах

Антон Тальский – 26 марта 2021

Исследователи Пермского Политеха научили нейросеть распознавать свойства материалов по цифровым снимкам. Технология поможет предприятиям производить новые типы материалов с уникальными свойствами.

Промышленные производства всё больше нуждаются в новых металлах и сплавах. Эти материалы должны обладать высокой прочностью, функциональностью и необходимыми физико-механическими свойствами. Специалисты из Пермского Политеха считают, что наиболее эффективно оптимизировать работу по поиску и производству таких материалов помогут нейросети.

Свою новую нейросеть учёные Пермского Политеха обучили на базе размеченных цифровых снимков микрошлифов сталей, которые были получены в ходе экспериментов по термомеханической обработке сплавов. Теперь обученная нейросеть способна распознавать, к какому классу твёрдости принадлежит тот или иной материал.

Наиболее подходящей для их задачи стала глубокая свёрточная нейронная сеть VGG. Именно этой модели удалось точнее всего классифицировать стали по твёрдости. Экспериментальные испытания показали, что новая нейросетевая модель может применяться как часть интеллектуальных систем, задача которых — распознавание свойств материалов и их комплексная оценка. Автор проекта, кандидат физико-математических наук Андрей Клюев поясняет:

«В отличие от аналогов, мы использовали более глубокие нейросети на реальных, а не синтезированных данных. Нам удалось достичь точности в работе модели от 66,2 % до 92,1 %, по разным оценкам. Кроме того, мы провели уникальное исследование на устойчивость нейросети и выяснили, какое количество ошибочно размеченных снимков может исказить результат».

Учёный считает, что разработка заинтересует в первую очередь производства реального сектора экономики, например, авиастроительные предприятия. Нейросетевая модель поможет подобрать наиболее оптимальные материалы для создания самолётов, а также снизить расходы при производстве. Кроме того, в будущем разработка может быть расширена до роли «интеллектуального помощника» при инженерных работах.

Фото: Пермский Политех