На турбохакатоне, организованном российской энергетической компанией ПАО «Интер РАО» совместно с университетом Иннополис, команда сотрудников лаборатории технической самодиагностики и самоконтроля приборов и систем из ЮУрГУ выиграла 500 тыс. рублей. Конкурс был направлен на поиск новаторских решений в области мониторинга и контроля технического состояния энергетического оборудования и возможность их автоматизации с целью замещения специалистов алгоритмами искусственного интеллекта.
Команда из ЮУрГУ стала лучшей в треке по решению задач обработки данных с использованием реальных датасетов генерирующего оборудования электростанций Интер РАО. Участникам требовалось решить 3 задачи: очистка данных от аномалий, выявление режимов работы оборудования и определение зарождающихся дефектов.
«В течение месяца мы решали три задачи с данными, предоставленными организаторами. Регулярно проводились вебинары, на которых можно было задать интересующие вопросы. Мы получили уникальный опыт работы с «живыми» данными энергетического оборудования. Как показывает практика, алгоритмы искусственного интеллекта хорошо работают на учебных задачах, а вот заставить их работать на реальных данных – большое искусство», – руководитель команды, старший научный сотрудник НИЛ технической самодиагностики и самоконтроля приборов и систем ЮУрГУ, доцент кафедры «Прикладная математика и программирование» Ольга Ибряева.
Решение первой задачи оказалось лучшим на хакатоне. На заключительном вебинаре команда получила наивысшую оценку своей работы, продемонстрировав алгоритм, который в некоторых случаях, по мнению экспертов конкурса, даже превзошел человека.
«Ключевым здесь был учет специфики данных. Было замечено, что данные представляют собой набор дублирующих друг друга признаков, сильно коррелирующих между собой. В моменты нарушения их корреляций и появлялись аномалии», – рассказывает участник конкурса, инженер-исследователь лаборатории Виктория Еремеева.
Для решения второй и третьей задач команда использовала современные методы машинного обучения: метод кластеризации DBSCAN, нейронные сети, понижение размерности и ряд эвристик, предложенных членами команды.
«Почти неделю мы обсуждали со специалистами Интер РАО наше решение третьей задачи по обнаружению зарождающихся дефектов в работе оборудования. Это сложная задача актуального направления предиктивной аналитики, и у нашей лаборатории уже есть опыт решения подобных задач, в том числе и внедрения их в реальное производство», – комментирует заместитель заведующего лабораторией, кандидат технических наук Владимир Синицин.
Предложенные на хакатоне решения в последующем будут внедрены в жизнь.
Южно-Уральский государственный университет – это университет трансформаций, где ведутся инновационные исследования по большинству приоритетных направлений развития науки и техники. В соответствии со стратегией научно-технологического развития РФ университет сфокусирован на развитии крупных научных междисциплинарных проектов в области цифровой индустрии, материаловедения и экологии. В 2021 году ЮУрГУ победил в конкурсе по программе «Приоритет 2030». Вуз выполняет функции регионального проектного офиса Уральского межрегионального научно-образовательного центра мирового уровня (УМНОЦ), который призван решить задачи национального проекта «Наука и университеты».