Лаборатории многомасштабного моделирования, компьютерного зрения и слуха откроются в ЮУрГУ

В Южно-Уральском государственном университете (ЮУрГУ) откроют сразу две лаборатории: машинного зрения и слуха и многомасштабного мультифизического моделирования. Об этом сообщает пресс-служба Минобрнауки России. Эта инициатива в рамках программы Минобрнауки России "Приоритет 2030" является частью стратегического проекта "Интеллектуальное производство". Его цель — обеспечение цифровой трансформации и повышение конкурентоспособности металлургических и машиностроительных предприятий за счет внедрения систем управления, основанных на алгоритмах и методах искусственного интеллекта. Основной движущей силой лабораторий станут молодые ученые, аспиранты и студенты под руководством ведущих ученых университета. "Наиболее важным результатом станет реализация крупных междисциплинарных проектов, направленных на повышение экономической эффективности машиностроительных и металлургических производств. Например, разработка комплексной технологии дистанционного мониторинга и предиктивной диагностики гидравлического оборудования, шагающего холодильника машины непрерывного литья, заготовок на основе датчиков промышленного интернета вещей. Реализация такого проекта требует слаженной работы проектных команд, направлений сенсорики, самодиагностики, беспроводной связи, кибербезопасности, обработки временных рядов, компьютерного зрения и слуха и, конечно, мультифизического моделирования", — отметил руководитель стратегического проекта "Интеллектуальное производство" Владимир Синицин. Лаборатория машинного зрения и слуха будет заниматься решением задач "очувствления" производства: разработкой новых методов, интеллектуальных технологий и устройств для систем машинного зрения и слуха, применение которых позволит обнаруживать дефекты технологических процессов, оборудования и изделий машиностроения и металлургии в реальном времени. Команда лаборатории многомасштабного моделирования сфокусируется на разработке прорывных методик создания и проверки (верификации) цифровых моделей (цифровых двойников) технологических процессов, оборудования и изделий машиностроения и металлургии для получения критически важных данных о скрытых процессах в режиме реального времени, анализ которых повысит предсказуемость и отказоустойчивость оборудования и изделий, а также производительность технологических процессов. Ссылка на источник