В Университете «Иннополис» разработали ИТ-платформу для работы с моделями машинного обучения

Разработка помогает сократить срок промышленного освоения новых продуктов за счет уменьшения числа экспериментов (до 90%) и улучшения качества результатов исследований.

Эти задачи решаются за счет прогнозирования технологических параметров процесса производства с помощью алгоритмов искусственного интеллекта. Так же прогнозируются свойства химических соединений на основании их структуры.

Элементы искусственного интеллекта уже опробуют в СИБУРе при проектировании полимерных труб, БОПП-пленок для пищевой продукции и полимеров. Нефтегазохимический холдинг уже сейчас персонализирует производство под конкретного клиента. Сегодня основными затратами нефтехимических предприятий является приобретение сырья и материалов (до 80% себестоимости). Поэтому планируется внедрить систему, которая будет рекомендовать оптимальный технологический режим производства труб на основании информации о сырье и требований к готовой продукции. Новые модели тестируются в ООО “СИБУР ПолиЛаб” (центр по исследованию полимеров в Сколково).

Сегодня для унификации требований к качеству готовой продукции и режима производства используются ГОСТы. Предполагается, что искусственный интеллект будет подбирать информацию о сырье и требованиям к готовой продукции. В результате, по словам докладчика, ожидается снижение себестоимости до 5% и повышение качества продукции.

По сообщению пресс-службы Университета «Иннополис»

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.