В начале испытаний нейросеть всего лишь выдавала прогнозы по химическому составу, а решения в производстве принимали технологи, но после проведения десятков тысяч технологических параметров и лабораторных замеров, нейросетевая модель перестала ошибаться и стала самостоятельно управлять процессами электролиза в промышленных целях.
Новая разработка, при которой процесс по выплавке алюминия контролируется нейросетью, была испытана на Саяногорском алюминиевом заводе (который находится в составе Русала), и показала отличные результаты по увеличению производительности выплавки легкого металла для разных отраслей экономики страны.
Электролиз в металлургическом производстве применяется для выплавки алюминия - алюминий получается путем электролитического разложения глинозема, который предварительно растворяют в расплаве фторидов при температуре свыше 900 ˚С.
С помощью новой технологии, нейросеть производит расчеты электрохимических параметров производственного процесса и на основе результатов самостоятельно в составе контура управления принимает решения о добавлении солей или глинозема в необходимых пропорциях.
Химический состав полностью определяется нейросетью, что позволяет оперативно корректировать процесс, в соответствии с её прогнозными данными на основе лабораторных испытаний и многократных нейросетевых расчетов.Похожие статьи:
Новости организаций. → Ученые российского университета ИТМО с помощью нейросетей усовершенствовали создание современных лекарств.
Новости организаций. → Российские ученые разрабатывают новую технологию диагностики живых функционирующих клеток, без их предварительного разрушения или изменения.
Новости сельхозпредприятий → «Когнитив Роботикс» представила новую разработку нейросети для автоматических пилотов сельхозтехники.
События в мире Hi-Tech → Нейросеть научилась создавать невероятные 3D-эффекты как при съемке квадрокоптером (но без использования квадрокоптера) и в перспективе подарит роботам зрение.
События в мире Hi-Tech → В российском МФТИ впервые в стране заработал алгоритм квантового обучения нейросети.
