ОПТИМАЛЬНЫЙ ПОДХОД К ОБУЧЕНИЮ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ ЦЕЛЕЙ ПРОМЫШЛЕННОГО ПРОИЗВОДСТВА И АВТОМАТИЗАЦИИ

Чернышова Татьяна Владимировна, Чернышова Евгения Александровна, Титков Александр Анатольевич

Разработка оптимального подхода к обучению нейронных сетей для целей промышленного производства и автоматизации имеет решающее значение для повышения эффективности его работы. Такой подход обеспечивает максимизацию результатов при минимальных затратах времени и финансов, точность и надежность предсказаний сети, адаптивность и масштабируемость, надежность систем и снижение риска аварий, минимизацию неожиданных простоев и связанных с ними потерь, сохранность знаний и опыта сотрудников для будущих поколений. Оптимальный подход к обучению нейронных сетей на промышленных предприятиях зависит от множества факторов, которые необходимо учитывать. К таким факторам были отнесены: определение задачи, сбор и предобработка данных, выбор архитектуры сети, обучение сети, валидация и тестирование, интеграция в производственную среду, непрерывное обучение, работа с ограниченными ресурсами, кибербезопасность. Оптимальное обучение нейронных сетей позволяет получать следующие преимущества: автоматизация процессов, улучшение качества продукции, повышение эффективности деятельности, повышение качества прогнозирования и планирования, более качественное обслуживание оборудования, управление роботами, персонализация продукции, повышение энергоэффективности, обеспечение безопасности производства. Несмотря на все преимущества, формирование оптимального подхода к обучению нейронных сетей для промышленного производства и автоматизации связано с рядом проблем и вызовов. Среди них были отмечены проблемы в сфере сбора и предобработки данных, выбора архитектуры, интеграции в производственный процесс, масштабирования, обеспечения безопасности и надёжности, обучения и поддержки персонала, переносимости моделей, а также проблемы сложности моделей.

Ключевые слова:нейронная сеть, оптимизация, автоматизация, автоматизация промышленности, обучение нейронных сетей, нейросеть