Актуальність. У просторі Індустрії 4.0 [1] ефективними є процеси розроблення та впровадження інтелектуальних кіберфізичних систем (ІКФС) технічної діагностики об’єктів із застосуванням технологій штучного інтелекту, зокрема в галузі критичної інфраструктури України.
Основна частина. Архітектура КФС. На рис. 1 представлена архітектура ІКФС діагностики об’єктів із застуванням машинного навчання.
Рис. 1. Архітектура ІКФС експертної діагностики стану об’єкта
Компоненти моделі машинного навчання в ІКФC (рис.2). Рекурентна нейронна мережа з особливим механізмом пам'яті для ефективної роботи з послідовними даними має особливість застосування в широкому спектрі завдань, включаючи прогнозування, розпізнавання та генерацію послідовностей
Рис. 2. Компоненти моделі машинного навчання в ІКФС
Алгоритм оцінювання стану об’єкта інфраструктури показано на рис. 3.
Рис. 3. Алгоритм оцінювання та прогнозування стану об’єктів інфраструктури
Діаграма експертної кіберфізичної системи діагностики і прогнозування стану об’єкта критичної інфраструктури представлена на рис. 4.
Діаграма інтелектуальної кіберфізичної системи надає візуальне представлення компонентів та їх зв'язків в ІКФС, спрямованій на експертну технічну діагностику стану об'єктів критичної інфраструктури і представляє взаємозв'язок між сенсорами, модулями обробки даних, базою знань та іншими складовими, що є важливим для ефективного впровадження.
Висновок. Розглянуто інтелектуальну КФС технічної діагностики на основі штучного інтелекту на рівні: архітектури, моделі машинного навчання, алгоритму оцінювання стану об’єкта та діаграми експертної діагностики.
Література:
1. Yurchak Oleksandr. "Ukrayins'ka stratehiya Industriyi 4.0 – 7 napryamiv rozvytku" [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://industry4-0-ukraine.com.ua/2019/01/02/ukrainska-strategiya-industrii-4-0-7-napriankiv-rozvutku.
_________________________
Науковий керівник: Лютак Ігор Зіновійович, доктор технічних наук, професор, професор кафедри інженерії програмного забезпечення ІФНТУНГ
|