На острие прогресса: нейросети повышают качество уральского глинозема РУСАЛа |
||
|
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ Атаки на ИИ Внедрение ИИИИ теория Компьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Промпты. Генеративные запросы Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2026-04-07 12:20 Алюминиевый гигант внедрил на Уральском алюминиевом заводе собственную технологию контроля за фракциями гидроксида алюминия с помощью нейросетей. Это решение повышает качество глинозема УАЗа и производимого из него алюминия. Разработка Инженерно-технологического центра РУСАЛа – это нейронная цифровая копия процесса декомпозиции, обученная на 15 годах данных, и математический алгоритм, который отвечает за оптимизацию этого сложного процесса. Прошедшая машинное обучение нейросеть аккумулирует данные о фракционном составе гидроксида алюминия и физических параметрах декомпозиции за последние 120 дней и дает прогноз фракционного состава на 90 дней вперед. Благодаря внедрению технологии УАЗ на 4,4% снизил содержание мелкой фракции в продукции. Укрупнение глинозема улучшает показатели сухой газоочистки алюминиевых заводов, снижает расход глинозема, анодов и электроэнергии на тонну алюминия. «Ранее РУСАЛ одним из первых глобальных производителей внедрил на своих глиноземных заводах цифровые двойники для оптимизации технологических процессов, добившись снижения расхода ресурсов и роста производительности. Цифровой двойник декомпозиции на нашем заводе в Каменске-Уральском – это новый опыт применения инструментов искусственного интеллекта: благодаря использованию нейросетей мы впервые получили возможность прогнозирующего рекомендательного управления декомпозицией, опередив аналогичные цифровые решения западных провайдеров», – прокомментировал Директор Глиноземного дивизиона РУСАЛа Яков Ицков. Напомним, что в 2025 году на Богословском алюминиевом заводе прошли испытания машинного слуха и машинного зрения. Систему машинного слуха испытали на малом блоке мокрого размола БАЗа. Этот инструмент анализирует звуки работы мельниц и помогает оптимизировать их загрузку. Машинное зрение внедрили в цехе спекательного производства БАЗа. В основе технологии – комплекс моделей компьютерного зрения, центром которого выступает алгоритм по определению размера гранул спека – перевод пикселей в миллиметры, объединение гранул во фракции с определенными размерами по видимому камере слою. Телеграм: t.me/ainewsline Источник: vk.com Комментарии: |
|