Человек решает задачи распознавания каждый день, каждую минуту и может быть каждую секунду. Это узнать своих близких или друзей в толпе людей, распознать голос звонящего по телефону, узнать торговую марку или тип товара при покупке в магазине, узнать место, где сейчас проезжаешь и когда-то был ранее и т.д. и т.п.
Это все задачи распознавания решаемые нами в быту, в повседневной жизни. Есть задачи распознавания, которые мы решаем на работе и на производстве. Например, управление технологической установкой или каким-нибудь технологическим процессом. При этом человек контролирует набор некоторых параметров, с целью удержания их в определенном диапазоне значений. В зависимости от сочетания определенных значений таких параметров, можно либо классифицировать процесс на «Нормальный», «Предаварийный» или «Аварийный», либо классифицировать результат такого процесса как продукт производства, т.е. при определенном сочетании параметров получается один продукт, при другом сочетании, что-то другое и т.д.
UAB Neurotechnologijos предлагает аппаратно-программный комплекс «NT Industrial Automation», для решения задач распознавания любых образов, как собственно видео образов, так и цифровых образов сигналов произвольной формы. «NT Industrial Automation» состоит из программной части и аппаратной соответственно. Программная часть это специализированное ПО для извлечения данных из любой MES системы.
Аппаратная часть это адаптивные нейроконтроллеры с когнитивной памятью «NT Adaptive 1024Х» или «NT Adaptive 2048Х». Вместо «Х» может стоять индекс «S» или «V». В этом случае модели предназначены для обработки сигналов «S» и для обработки видео «V».
Адаптивные нейроконтроллеры «NT Adaptive» могут содержать от 1024 до 2048 нейронов.
Для решения определенной задачи выбираются параметры, описывающие или характеризующие любой требуемый технологический процесс, далее эти данные определенным образом подготовливаются и передаются для запоминания в нейроконтроллеры. В нейроконтроллерах из этих данных формируется числовой вектор и запоминается с большой скоростью, порядка 14 мкс. Этому числовому вектору присваивается определенная категория, например «Предаварийная ситуация».
После запоминания в нейроконтроллеры подается текущее значение параметров из DB MES в темпе с технологическим процессом. Если нейроконтроллеры не узнали текущее сочетание параметров — значит это «Предаварийная ситуация», если узнали — значит пока процесс протекает в нормальном режиме.
Особенность данного подхода заключается в том, что по ходу работы можно дообучать нейроконтроллеры на распознавание других ситуаций, а так же существует возможность подавать на входы нейроконтроллеров не только цифровой сигнал, описывающий совокупность параметров, но и видео в потоке или графическую информацию (статические видео кадры). Далее, основываясь на результатах распознавания, можно строить экспертные системы для поиска решений или системы типа «Советчик». Одна из ключевых особенностей адаптивных нейроконтроллеров состоит в том, что можно по ходу решения задачи менять базу знаний нейронов, тем самым постоянно задавая новые образы из других систем или сопутствующие образы, описывающие прямо или косвенно решаемую задачу.
В итоге, облать применения такого подхода достаточно широка, от распознавания лиц в толпе или поиске нужного лица, до распознавания произвольных наборов технологических параметров.
На наш взгляд применение такого решения позволит с избежать влияние человеческого фактора на принятие решений о результатах распознавания, повысит скорость принятия решений и позволит избежать негативные последствия, вызванные недооценкой ситуации или потерей внимания персонала.
Количество и тип адаптивных контроллеров подбирается индивидуально исходя из решаемой задачи.
UAB Neurotechnologijos
Code: 304065589
VAT: LT100010943715