В ходе научно-технологической программы «Большие вызовы» – 2024 в «Сириусе» учащиеся российских школ под руководством наставников создают прототип системы на основе искусственного интеллекта, способную определять структуру и свойства того или иного вида металла. По замыслу такой продукт сможет стать помощником металловеда – самостоятельно анализировать фотографию образца, сделанную с помощью микроскопа, и производить оценку качества выпускаемой металлопродукции. Разработка ведется совместно с компанией АО «Евраз НТМК» по направлению «Передовые производственные технологии».
Для безопасности городской среды необходимо, чтобы металлы, из которых изготавливаются объекты инфраструктуры, соответствовали требованиям эксплуатационной надежности. Для этого важно в процессе производства металлопродукции производить оценку структуру металла, которая предопределяет физико-механические свойства изделия. Одна из проектных команд программы «Большие вызовы» попробует создать систему, которая позволит анализировать микроструктуру образца, характеризующую его основные свойства: твердость, пластичность, вязкость и другие важные характеристики.
«У каждого вида металлопродукции должен быть свой комплекс физико-механических свойств, в зависимости от назначения и условий эксплуатации. Те или иные свойства изделия предопределяет микроструктура металла, которая формируется на этапах производства продукции. Одна структура обеспечивает высокую твердость изделия, другая – повышает пластические свойства и вязкость, а иногда необходимо найти золотую середину, чтобы изделие обладало и достаточно высокой твердостью, и высокой вязкостью. Чтобы определить свойства материала и передать потребителю необходимую продукцию, нужно произвести исследование металла на микроскопическом уровне, – объяснил руководитель проекта, заместитель начальника научно-исследовательского центра (НИЦ) АО «Евраз НТМК» Сергей Пузырев. – В настоящее время специалисты-металловеды вручную смотрят на каждый образец металла в микроскоп, сравнивают с эталонными структурами и делают заключение о том, удовлетворяет ли материал требованиям заказчика. Автоматизированная система очень поможет в этой работе».
.jpg)
Для реализации проекта компания АО «Евраз НТМК» предоставила школьникам свою базу производственных фотографий со структурами различных металлов. Участникам предстоит создать прототип системы, которая автоматизирует процесс определения структур, что позволит ускорить работу металловедов и минимизировать влияние человеческого фактора.
В рамках проекта школьникам предстоит изучить снимки и классифицировать их в зависимости от характеристик металлов. Далее на собранном датасете будет обучена модель искусственного интеллекта, чтобы она могла распознавать различные металлические структуры. После обучения модели участникам предстоит протестировать ее на новых данных – нужно убедиться, что модель рабочая и способна распознавать металлы. В случае положительного результата ребята приступят к созданию продуктового решения. Участники команды намерены создать прототип самообучающейся нейросети, способной различать три или более основных вида микроструктур. Ребята планируют упаковать свое решение в виде телеграм-бота. В перспективе планируется создание промышленного интерфейса приложения для ПК, в функционал которого будет входить автоматизированное определение большого количества микроструктур, расчет площади зерен микроструктур, а также варианты применения исследуемого материала.
«В металлах могут появляются разные микроструктуры, каждая из которых имеет определенные признаки и свойства. Создание программного обеспечения оптимизирует и облегчит работу специалиста. Машина замечает все необходимые зависимости и нюансы, которые могут быть незаметны человеческому глазу», – поясняет участник проекта из Астрахани, 9-классник Данияр Утеев.
«Нейронные сети и искусственный интеллект – это будущее, и я понимаю, что знания в этой области мне точно пригодятся в жизни. Также мне нравится изучать химию. Проект, над которым мы работает, объединяет обе эти сферы интересов. Думаю, развитие проекта, связанного с металлургией и искусственным интеллектом одновременно, – хороший опыт для моей дальнейшей жизни. Я планирую связать ее с технической профессией и сейчас пробую разные направления, чтобы понять, что мне нравится больше всего», – комментирует участница проекта, десятиклассница из Москвы Татьяна Петровская.
«Раньше я занимался робототехникой, схемотехникой и программированием. Я пришел в проект, чтобы углубиться в машинное обучение и нейросети, – рассказал участник проекта из Новосибирска Юрий Малюгин. – Но наши занятия направлены не только на создание продукта, а на проектную деятельность в целом: мы изучали agile, scrum и инженерное мышление каракури».
Также в ходе проекта преподаватели уделяют много внимания основам проектной и командной работы, а также развитию инженерного мышления ребят.
«Принципом инженерного мышления является сокращение издержек, улучшение условий, повышение производительности труда и качества выпускаемой продукции. Мы на производстве обучаем сотрудников инженерному мышлению для оптимизации производственных цепочек за счет законов механики по методике каракури. Когда человек придумывает механизмы, он постепенно развивает мышление, начинает инженерно мыслить. Это помогает решать любые задачи», – пояснил руководитель проекта.
Всего в направлении «Передовые производственные технологии» в 2024 году на программе «Большие вызовы» представлено шесть проектов. Ребята будут искать инновационные подходы к восстановлению и модернизации промышленного оборудования, разрабатывать нейросеть для обнаружения дефектов лопастей ветроэнергетической установки, работать над прототипом роботизированной лазерной сварки и решать другие задачи.
