Четверг, 21 Ноября 2024

Новый метод машинного обучения

Вторник, 05 мая 2020 00:00   Дарья ЦЫМБАЛЮК
Новый метод машинного обучения Фото Олега ИГОШИНА

Ученые Южно-Уральского государственного университета – участника Проекта 5-100 – предложили новый способ работы над коррекцией ошибок кориолисовых расходомеров. Специалисты ЮУрГУ совместно с коллегами из Оксфорда разработали новый метод машинного обучения на основе набора данных. Статья об эталонном наборе данных, предложенных для сравнения методов коррекции, опубликована в одном из самых престижных журналов первого квартиля – Flow Measurement and Instrumentation.

Датасет для коррекции ошибок кориолисовых расходомеров

Кориолисовы расходомеры серьезно облегчили работу по вычислению массового расхода, плотности и температуры жидкостей и газов. Показания приборов точны в однофазной среде, но в двухфазной, например, при появлении в воде пузырьков воздуха, точность измерений сильно падает. Поэтому исследователи разрабатывают способы коррекции ошибок, опираясь на методы машинного обучения.

Ученые ЮУрГУ заметили, что все эти способы не универсальны. Коллеги проводят опыты в различных условиях, даже расходомеры отличаются друг от друга. Поэтому сравнивать между собой результаты некорректно. Представители Высшей школы электроники и компьютерных наук ЮУрГУ нашли возможность это исправить.

Руководитель Международной лаборатории технической самодиагностики и самоконтроля приборов и систем ЮУрГУ, профессор Оксфордского университета Манус Патрик Генри в лаборатории TUV-NEL собрал датасет с данными измерений кориолисовых расходомеров. Их опубликовали для открытого использования.

– Основная цель нашей работы – предложить набор данных, открытый и общий для всех, на котором можно было бы сравнивать различные разрабатываемые методы коррекции ошибок кориолисовых расходомеров. В машинном обучении есть множество подобных датасетов, на которых ученые «оттачивают» свои методики и корректно сравнивают результаты. Однако датасетов с открытыми всем данными измерений кориолисовых расходомеров до сих пор не было, и наша работа восполняет этот пробел, – объяснила доцент кафедры системного программирования ВШ ЭКН Ольга Ибряева.

Ольга Леонидовна и магистрант ВШ ЭКН Вячеслав Барабанов первыми использовали опубликованные данные: подобрали архитектуру нейронной сети, при которой ошибка измерений кориолисовых расходомеров не достигает даже 1%.

 

Ценный ресурс для учёных, созданный студентами

Авторы статьи считают, что на основе полученных датасетов можно разрабатывать другие методики для коррекции измерения массы и плотности жидкости. Поэтому все наборы данных, полученных в двухфазной среде, опубликовали в открытом доступе на специальном сайте ЮУрГУ. Его создали бакалавры второго курса ВШ ЭКН Денис Лебедев и Александр Жулев. Сейчас идет работа над усовершенствованием сайта и форумом, где смогли бы общаться ученые.

Интернет-площадка, уверены профессора ЮУрГУ, станет известной базой, где будут храниться эталонные данные для разработки методов в области коррекции измерений кориолисовых расходомеров, а также результаты исследований.

– Мы продолжаем разрабатывать другие методики, которые, возможно, позволят улучшить результат на этом наборе данных, и призываем к этому ученых. На нашем сайте выложены и другие наборы данных, полученных в двухфазной среде, в перспективе планируем дополнить их данными, полученными при работе расходомера в трехфазной среде. Мы также предусмотрели возможность для других исследователей загружать свои датасеты, – добавляет Ольга Ибряева.

ЮУрГУ – это университет цифровых трансформаций, где ведутся инновационные исследования по большинству приоритетных направлений развития науки и техники. В соответствии со стратегией научно-технологического развития РФ вуз сфокусирован на развитии крупных научных междисциплинарных проектов в области цифровой индустрии, материаловедения и экологии. В рамках данных направлений исследуются объекты металлургии, машиностроения, энергетики, ЖКХ, безопасного пространства городской инфраструктуры и комфорта человека.

Прочитано 3395 раз Рубрика: [ Наука и инновации ]

Оставить комментарий

Убедитесь, что вы вводите (*) необходимую информацию, где нужно
HTML-коды запрещены

Ваше имя *
Эл. почта  *