Читать книгу Искусственный интеллект и робототехника в индустрии 4.0. Стратегическая трансформация производственных процессов - Сергей Владимирович Каневский, Сергей Владимирович Шевалдин, Сергей Владимирович Соболенко - Страница 13

5.1. Передовые парадигмы машинного обучения в промышленных задачах

– Transfer Learning (трансферное обучение): использование предобученных моделей для ускорения разработки и снижения потребности в больших объемах маркированных данных;

– Federated Learning (федеративное обучение): принципы распределенного обучения моделей без обмена конфиденциальными производственными данными;

– обучение с подкреплением: углубленное рассмотрение методов для оптимизации сложных многофакторных процессов.

5.2. Проектирование кибер-физических производственных систем (CPS)

– архитектура CPS: уровни и компоненты, обеспечивающие взаимодействие физического и виртуального миров;

– протоколы взаимодействия: обзор индустриальных коммуникационных стандартов (OPC UA, MQTT) для интеграции CPS;

– интеллектуальное принятие решений: роль Edge-вычислений в обеспечении оперативности и надежности управляющих воздействий.

5.3. Концепция Digital Twins (Цифровые Двойники)

– создание высокоточных симуляционных моделей: инструменты и методы для построения цифровых реплик производственных активов и целых предприятий;

– применение цифровых двойников: тестирование сценариев, оптимизация процессов в виртуальной среде и прогнозирование поведения систем до физического внедрения;

– интеграция с данными в реальном времени: обеспечение актуальности Digital Twins через постоянный поток данных.

5.4. Инструментарий для создания прогностических моделей и анализа больших данных

– анализ временных рядов (Time Series Analysis): методы декомпозиции, выявление трендов и сезонности для точного прогнозирования;

– многомерный анализ данных: применение статистических методов и ИИ для выявления неочевидных корреляций и причинно-следственных связей;

– системы выявления аномалий (Anomaly Detection): алгоритмы для оперативного обнаружения нештатных ситуаций и критических отклонений.