Исследовательская работа по искусственному интеллекту (ИИ), разработанная компанией Indra, Центром анализа и мониторинга данных испанского Военно-морского флота (CESADAR) и Университетом Ла-Коруньи, была отмечена как лучшая из всех статей, представленных на VIII Национальном конгрессе исследований и разработок в области обороны и безопасности (DESEi+d).
Из 140 принятых работ эта вызвала наибольший интерес у членов комитета конгресса по уровню новаторства, и он решил опубликовать ее, чтобы поделиться ею с научным сообществом.
Под заголовком “прогнозное обслуживание судовых двигателей с помощью автоматического обучения” в документе анализируется использование новых методов искусственного интеллекта для обнаружения неисправностей двигателей до их возникновения. Главным автором статьи является Дэвид Новоа, научный сотрудник Университета Ла-Коруньи, вместе со своими научными руководителями, Карлосом Эйрасом и Оскаром Фонтенлой, при поддержке официального техника СЕСАДАРА, лейтенанта Франсиско Лам и доктора Дэвида Санса из Индры. Статья подготовлена в рамках проекта R&D+i SOPRENE, финансируемого Генеральным директоратом по вооружениям и материалам- генеральным Субдиректоратом по планированию, технологиям и инновациям.
В рамках проекта SOPRENE был успешно протестирован технологический демонстратор, позволяющий проводить прогнозное техническое обслуживание судов. Это решение сочетает в себе глубокое обучение, прогностические и диагностические алгоритмы и использует » неконтролируемый’ интеллект.
В отличие от управляемого ИИ, он использует стратегию, ориентированную на обучающие машины, чтобы «научиться обнаруживать и решать проблемы», без необходимости иметь предварительные знания. Это упрощает его использование с платформами, системами или оборудованием, которые очень отличаются друг от друга и позволяет обнаруживать неучтенные ошибки и те, которые никогда не происходили раньше, что-то, в чем он отличается от обычной системы искусственного интеллекта.
Аналогичным образом, в сочетании с разработанными также прогностическими алгоритмами он способен заранее выявлять наиболее серьезные неисправности, в том числе те, которые никогда раньше не возникали и которые, если их не устранить, могут подвергнуть экипаж риску.
Технология предлагает многочисленные применения. В военном поле, его можно использовать для поддержания оборудования и платформ любых Вооруженных сил, пока в гражданском поле, оно может улучшить обслуживание всех типов промышленного оборудования. Например, затраты на техническое обслуживание могут составлять до 60% от общих производственных затрат в судостроении и тяжелой промышленности.
Источник: https://www.halldale.com/articles/18131-indra-partners-present-best-of-140-papers
