УДК 681.2: 621.337.12
DOI: 10.36871/2618-9976.2023.01.007
Авторы
Татьяна Валерьевна Лазовская,
Старший преподаватель, Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Санкт-Петербург, Россия
Галина Федоровна Малыхина,
Доктор технических наук, профессор, Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Санкт-Петербург, Россия
Дмитрий Альбертович Тархов,
Доктор технических наук, профессор, Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Санкт-Петербург, Россия
Аннотация
Расширения возможностей информационно-измерительных систем в рамках четвертой индустриальной революции может быть связано с применением для задач измерения методов и алгоритмов искусственного интеллекта. Подходы, основанные на интеллектуальных технологиях, методически наиболее проработаны в рамках концепции киберфизических систем, поэтому целесообразно проанализировать возможности применения этих технологий в информационно-измерительных системах. Измерительные системы целесообразно использовать для получения цифровых двойников контролируемых физических объектов, прогнозирования и предсказания, диагностирования и классификации. Авторы предлагают на ряду с известными технологиями искусственного интеллекта, использующими классические и глубокие нейронные сети, применять физически информированные нейронные сети, которые в определенной степени раскрывают модель черного ящика. Физически информированные искусственные нейронные сети более соответствуют задачам измерения, поскольку объединяют знания физических законов и процессы обучения на базе постоянно обновляемого набора измерений и цифрового двойника физического объекта.
Ключевые слова
информационно-измерительные системы
киберфизические системы
цифровой двойник
машинное обучение
физически информированные нейронные сети
