Научный сотрудник ИРНИТУ Дмитрий Шадрин 23 ноября выступил с докладом на пленарной сессии «Приоритет 2030», которая вошла в программу форума iPolytech conference. Он рассказал о роли искусственного интеллекта в технологических процессах и оптимизации производств.
Отметим, что Дмитрий Шадрин окончил Московский физико-технический институт (МФТИ) по специальности «Прикладная физика и математика». Талантливый учёный работает в Сколковском институте науки и технологий.
В политехе Дмитрий трудится ведущим научным сотрудником Института информационных технологий и анализа данных. Он развивает сквозную технологию искусственного интеллекта для реализации стратегических проектов i.GeoDesign и i.DIT – Программа «Приоритет 2030».
На мероприятии Дмитрий Шадрин презентовал работу на тему «Технологии машинного обучения и компьютерного зрения для мониторинга и оптимизации технологических процессов».
Вводную часть доклада политеховец посвятил концепциям данных технологий, перспективам и актуальности. Спикер отметил, что в индустрии наблюдается рост применения машинного и глубокого обучений. Это связано с большим количеством данных, которые находятся в открытом доступе, а также созданием фреймворков, позволяющих запускать сложные алгоритмы.
Затем Дмитрий Шадрин рассказал о применении технологий искусственного интеллекта в научной лаборатории «Флотация и флотационные реагенты» - совместном проекте ИРНИТУ, Сколтеха, НИиПИ «ТОМС» и Института химии им. А.Е. Фаворского СО РАН.
«Лаборатория оснащена флотационной машиной, позволяющей обогащать измельчённую руду с вкраплениями золота. Для оптимизации данного процесса мы разработали алгоритм искусственного интеллекта, основанный на применении Байесовских подходов.
Алгоритм оптимизирует концентрации флотореагентов и технологических режимов. Кроме того, была разработана система компьютерного зрения для автоматизированного получения количественных характеристик скорости осаждения измельченной руды в процессах седиментации. Такая методика существенно снижает влияние человеческого фактора, ускоряет процесс лабораторных исследований.
Мы провели ряд экспериментов с различными параметрами, полученными на основе алгоритма ИИ, на 19 раз удалось достигнуть максимального извлечения», - говорит Дмитрий Шадрин.
Учёный также презентовал один из проектов Центра прикладного искусственного интеллекта Сколтеха. Используя нейронные сети, сотрудники центра спрогнозировали динамику распространения пожаров на несколько дней вперед с разрешением 1 км.
Для этих целей исследователям понадобились данные о типах растительного покрова, высоте над уровнем моря, направлении склона, плотности дорог, количестве осадков, температуре, скорости ветра и др.
Выступление Дмитрия Шадрина можно посмотреть здесь.«Технологии искусственного интеллекта активно применяются для прогнозирования динамики роста растений, а также в построении пространственных карт загрязнения воды. Чтобы определить качество воды, мы сначала выделяем ключевые показатели, затем на их основе строим гибридный показатель», - добавил учёный.
