2019-08-12

Новая нейросеть способна распознавать свойства сплавов по фотографиям

Сотрудники Пермского политехнического университета разработали нейросетевую программу, способную разбирать свойства материалов по представленным снимкам. Само исследование было опубликовано в журналах высокого уровня.

Сегодня многие специалисты лабораторий стремятся создать материалы с новыми свойствами для повседневного использования. Разработчики нейросети утверждают, что такие модели способны оптимизировать процессы производства этих материалов путем сокращения финансовых и временных затрат.

Для классификации материалов автор проекта Андрей Клюев вместе со своей командой создал базу данных размеченных фотографий шлифов объектов. Объектами стали образцы сталей с промышленных предприятий, полученные в процессе экспериментов. Затем на основе базы было произведено обучение нейронной сети, которая распознает свойства материалов и сортирует их по классам твердости.

Он и его команда исследовали, что нейронная сеть VGG после обучения способна классифицировать стали по микроструктуре с высокой точностью. После сравнения с экспериментальными данными ученые пришли к выводу, что нейросеть способна дать комплексную оценку материалов.

Как рассказал Андрей Клюев, они использовали нейросети на реальных данных. Благодаря этому им удалось достичь точности в работе модели вплоть до 92,1 %. Они смогли установить количество ошибочных снимков, способное ухудшить результат.

Разработчики планируют использовать модель в авиастроении. В частности, новые функциональные материалы применяются с целью уменьшения массы самолета, за счет чего снижается стоимость его производства. Кроме того, нейросеть можно применять для строительства..

Ученые планируют и дальше улучшать нейросеть. В будущем эта модель станет “помощником” для инженеров и проектировщиков, который сможет подобрать состав сплавов и дальнейшую обработку.

Источник

Все новости>>