Університет Йоганнеса Кепплера в Лінці спільно з voestalpine Stahl запускає серію досліджень з машинного навчання та обробки сигналів у сталеливарному виробництві, зазначає Калланіш.
Проект в лабораторії обробки сигналів і машинного навчання університету Крістіана Доплера в Інституті сталеливарної промисловості (CD) триватиме до 2032 року. Федеральне міністерство економіки, енергетики та туризму Австрії виділило йому 2,7 мільйона євро (3,2 мільйона доларів).
Протягом наступних кількох років лабораторія працюватиме над розробкою теоретичних принципів та алгоритмів для вдосконалення обробки сигналів для моніторингу процесів виробництва сталі.
"Виробничі процеси, такі як в voestalpine Stahl GmbH, контролюються датчиками, сигнали яких обробляються спеціалізованими алгоритмами", – говорить керівник проекту Олівер Ланг. Він пояснює, що існують різні види сигналів. "Одним з часто зустрічаються типів сигналів є так звані наближені періодичні сигнали", - наводить він один із прикладів. "У минулому було проведено дуже мало досліджень цих сигналів, і у нас було лише кілька алгоритмів, здатних їх обробляти".
Калланіш розуміє, що причина, по якій це відбувається досить часто на смугових заводах, полягає у великій кількості безперервних процесів. "Обертання і коливання створюють ці майже періодичні сигнали, але вони також викликають безліч критичних перешкод", - підсумовує Ленг.
Автор: Крістіан Кель Німеччина
Kallanish.com
