О сотрудничестве в области разработки и внедрения методов искусственного интеллекта и анализа больших объемов данныхНИР

On cooperation in the field of development and implementation of artificial intelligence methods and analysis of large amounts of data”

Соисполнители НИР

МГУ имени М.В.Ломоносова Координатор

Источник финансирования НИР

ООО «ЛУКОЙЛ-Нижегороднефтеоргсинтез»

Этапы НИР

# Сроки Название
1 21 сентября 2018 г.-31 декабря 2018 г. О сотрудничестве в области разработки и внедрения методов искусственного интеллекта и анализа больших объемов данных
Результаты этапа:
2 1 января 2019 г.-31 декабря 2019 г. О сотрудничестве в области разработки и внедрения методов искусственного интеллекта и анализа больших объемов данных
Результаты этапа: В рамках задачи: - cформулирована задача моделирования производственного процесса методами машинного обучения и поиска оптимального управления на основе полученных моделей. - исследовалась задача построения точных регрессионных моделей зависимости виртуальных датчиков от контроллеров, так как использующиеся в настоящее время - смоделировано поведение показателей качества во времени с учетом калибровки по реальным значениям показателей качества. Исследования проводились на реальных данных технологических процессов: - проведено экспериментальное исследование возможностей применения различных типов прогнозных моделей, включая линейные ARIMA, нейронные сети простой архитектуры (персептроны), современные нейронные сети глубинного обучения, методы на основе ансамблей деревьев решений, машины опорных векторов и другие. В результате был предложен - комбинированный подход, включающий методы предобработки и подготовки данных (нормализация, усреднение показателей исторических данных с учетом лага, кластеризация для выбора стабильных периодов работы, отбор значимых переменных и лагов с помощью ансамблей деревьев решений); - предложены методы построения прогнозных моделей с использованием нескольких типов персептронов (в том числе с оригинальными подходами по прогнозированию отклика и используемым целевым функциям); - показано, что применение сетей глубинного обучения уступает по качеству более простым нейросетевым моделям; -решена задача оптимального управления, поскольку за счет относительно простой формы прогнозирующих функций ее удалось свести к задаче условной оптимизации, где целевая функция и функции ограничений задаются формулами персептронов, которая, в свою очередь, успешно решается методом внутренней точки. Все исследования реализованы в виде экспериментального программного стенда, включающего набор утилит для построения моделей и АРМ применения моделей и поиска оптимального управления, с которым могут работать операторы реального технологического процесса.
3 1 января 2020 г.-22 мая 2020 г. О сотрудничестве в области разработки и внедрения методов искусственного интеллекта и анализа больших объемов данных
Результаты этапа:

Прикрепленные к НИР результаты

Для прикрепления результата сначала выберете тип результата (статьи, книги, ...). После чего введите несколько символов в поле поиска прикрепляемого результата, затем выберете один из предложенных и нажмите кнопку "Добавить".