– В рамках нового проекта разрабатываются математическая модель и программное обеспечение для дефектоскопии снимков интеллектуального рентгеновского микротомографа, – говорит руководитель проекта, разработчик томографа, профессор факультета инновационных технологий ТГУ Владимир Сырямкин. – В модели и ПО будут использованы технологии искусственного интеллекта, в частности, искусственные нейронные сети. Являясь универсальным инструментом, они способны выявлять нелинейные закономерности и взаимосвязи между компонентами многомерных случайных процессов, характеризующихся уникальным набором индикаторов. ИИ будет считывать эти индикаторы.
Чтобы обучить компьютерную модель, будет создана специальная библиотека данных. После прохождения курса машинного обучения нейросеть сможет производить автоматическую калибровку снимков, в том числе анализировать искажённые изображения.
– Применение результатов исследований, проводимых при поддержке РНФ, существенно ускорит и выведет на новый уровень диагностику качества создаваемого и производимого электронного оборудования, позволит снизить степень брака на микроуровне, что является критически важным для электронных микроустройств, – отмечает Владимир Сырямкин. – Вместе с тем расширение диагностических возможностей цифрового томографа позволит оперативно получать большой объём данных о структуре создаваемых материалов, ускорить их появление и использование в электронике, машиностроении, космической и авиапромышленности и других областях.
Так, в перспективе возможности 3D-томографа и нового ПО могут быть использованы при разработке, изготовлении и испытаниях бортовой радиоэлектронной аппаратуры космических аппаратов.
Вместе с тем результаты, полученные в ходе исследований, будут использоваться в научной и образовательной деятельности. В частности, при подготовке магистрантов ФИТ, обучающихся на направлениях «Управление качеством» и «Управление инновациями».
