Нейросеть оказалась быстрее лаборантов при анализе микроструктуры алюминиевых слитков
РУСАЛ начал использовать искусственный интеллект для анализа микроструктуры алюминиевых слитков. Эта собственная технология компании сокращает время анализа каждого образца с нескольких часов до 15 минут и позволяет избавить сотрудников от большого объема рутинной работы. Технологию автоматического анализа микроструктуры цилиндрических слитков разработал «Инженерно-технологический центр РУСАЛ» («РУСАЛ ИТЦ»), она основана на применении машинного зрения и нейросетевых моделей. «Нейросеть анализирует образец слитка по восьми параметрам микроструктуры, таким как размер зерна, количество и размер включений и так далее. Анализ лаборантом через микроскоп занимает от полутора до четырех часов, нейросеть выдает отчет по всем восьми параметрам в течение 15 минут. Это очередной пример применения промышленного искусственного интеллекта для ускорения операций и совершенствования технологии производства цилиндрических слитков», — рассказал Технический директор РУСАЛа Виктор Манн. Технология уже применяется в лаборатории «РУСАЛ ИТЦ», а в ближайшее время планируется ее внедрение в лабораториях алюминиевых заводов для анализа готовой продукции. «Для анализа каждого из восьми параметров обучалась отдельная нейросетевая модель. Обучение велось на датасете, состоящем из снимков образцов поверхности слитка с цифрового микроскопа, на которых специалистами научной лаборатории были отмечены важные для данного вида анализа элементы. Нейросеть обеспечивает точность результата, сопоставимую с точностью, достигаемой лаборантом в специализированном программном обеспечении, но за гораздо меньшее время. При этом повторяемость результата анализа нейросетью гораздо выше, что исключает влияние человеческого фактора», — рассказал Директор по автоматизации производства «РУСАЛ ИТЦ» Михаил Гринишин.
Нейросеть оказалась быстрее лаборантов при анализе микроструктуры алюминиевых слитков
РУСАЛ начал использовать искусственный интеллект для анализа микроструктуры алюминиевых слитков. Эта собственная технология компании сокращает время анализа каждого образца с нескольких часов до 15 минут и позволяет избавить сотрудников от большого объема рутинной работы.
Новости по теме:Технологию автоматического анализа микроструктуры цилиндрических слитков разработал «Инженерно-технологический центр РУСАЛ» («РУСАЛ ИТЦ»), она основана на применении машинного зрения и нейросетевых моделей.
«Нейросеть анализирует образец слитка по восьми параметрам микроструктуры, таким как размер зерна, количество и размер включений и так далее. Анализ лаборантом через микроскоп занимает от полутора до четырех часов, нейросеть выдает отчет по всем восьми параметрам в течение 15 минут. Это очередной пример применения промышленного искусственного интеллекта для ускорения операций и совершенствования технологии производства цилиндрических слитков», — рассказал Технический директор РУСАЛа Виктор Манн.
Технология уже применяется в лаборатории «РУСАЛ ИТЦ», а в ближайшее время планируется ее внедрение в лабораториях алюминиевых заводов для анализа готовой продукции.
«Для анализа каждого из восьми параметров обучалась отдельная нейросетевая модель. Обучение велось на датасете, состоящем из снимков образцов поверхности слитка с цифрового микроскопа, на которых специалистами научной лаборатории были отмечены важные для данного вида анализа элементы. Нейросеть обеспечивает точность результата, сопоставимую с точностью, достигаемой лаборантом в специализированном программном обеспечении, но за гораздо меньшее время. При этом повторяемость результата анализа нейросетью гораздо выше, что исключает влияние человеческого фактора», — рассказал Директор по автоматизации производства «РУСАЛ ИТЦ» Михаил Гринишин.
РУСАЛ удвоит мощности по выпуску алюминиевых пудр и паст для газобетона
Себестоимость алюминия у РУСАЛа слишком высока?
РУСАЛ зарегистрировал в российском реестре углеродных единиц пятый климатический проект
РУСАЛ снизил содержание ванадия в алюминии и повысил электропроводность
Рынку алюминия прогнозируют профицит
https://www.metaltorg.ru/n/9B67E3