Управление в сфере обслуживания энергоносителей с помощью искусственного интеллекта

Длительность срока эксплуатации энергоносителей  во многом  зависит от корректного решения задач связанных с своевременным обнаружением механического повреждения энергоносителей, качественного формирования оценки повреждения. Срок эксплуатации влияет на многие факторы, в том числе и экономические. Вопрос оптимизации контроля состояния энергоносителей  имеет ключевое значение. Для более точного  и быстрого определения повреждения энергоносителей необходимо применение современных стандартов.

В настоящее время все больше улучшаются технологии с искусственным интеллектом (ИИ), заметно отличающиеся по функциональным возможностям.

Возможно ли, улучшить эксплуатацию энергоносителей с помощью искусственного интеллекта.

Искусственный интеллект - свойство интеллектуальных систем выполнять творческие функции, которые традиционно считаются прерогативой человека.

Безусловно, ИИ является областью больших возможностей таких как: решение конкретных задач с помощью обработки  изображений и информации, а также и в других  предназначениях. Но большой сложностью является обучение нейронной программы.

Решением данной проблемы является улучшение качество обработки изображений. Это возможно сделать несколькими путями:

1) увеличение времени производительности обработки информации искусственным интеллектом

2) увеличение объема данных для обработки искусственного интеллекта;

3) правильная структуризация  нейронной сети, а также   увеличения количества слоев нейронов к входному изображению;

Для более качественного обследования  состояния высоковольтных линий электропередачи  и ветроэнергетических установок американская компания Air Fusion использует беспилотные летательные аппараты, применяя программное обеспечение с алгоритмами ИИ для обработки результатов мониторинга.  Нейронная сеть помогает лучше решить задачу распознавания образов (в том числе повреждения от ударов молний, расслаивание, эрозия покрытия и пр.).

В результате наилучшим средством для улучшения эксплуатации энергоносителей является  огромное число изображений для достаточного обучения нейронной сети, а также увеличение времени или производительности пропорционально увеличению глубины сети и количеству изображений.

         Список использованных источников:

  1. https://habr.com/company/yandex/blog/307260/
  2. https://www.eprussia.ru/epr/345-346/4513899.htm