В России создали предсказывающую результаты испытаний бетона ИИ-систему

Решение позволяет по данным о составе смеси прогнозировать такие свойства материалов, как прочность и подвижность. Ключевой особенностью является срок "предсказания" качеств смеси - до 90 суток после замешивания.

"Это позволяет установить время достижения требуемых диапазонов свойств еще до эксперимента за считаные секунды. Использование ИИ-системы MaterialsGen позволяет закрыть слепые зоны традиционных систем, использующихся на многих российских производствах. По расчетам, технология позволит получить экономический эффект в размере 41,5 млн рублей в год, и в дальнейшем может быть масштабирована в различных отраслях для разработки рецептур многокомпонентных смесей", - сообщили ТАСС в университете.

Традиционный подход предполагает испытания твердеющих бетонных смесей в течение 28 суток, после чего технологи замеряют его финальную прочность. Однако сейчас специалистов такой квалификации для оценки сложных составов не хватает, а работа лабораторий и цехов, как правило, не цифровизирована.

"Наблюдается систематический перерасход сырья из-за нестабильного качества и различных источников исходных материалов. Получается, что текущий цикл экспертного подбора рецептуры занимает месяц ручного труда, при этом его точность нельзя назвать удовлетворительной, она составляет всего 64% (процент попадания фактической прочности бетона в диапазон, предсказанный экспертом-технологом, на выборке более 1 тыс. составов)", - отметил руководитель проекта Максим Смирнов, аспирант химического факультета МГУ.

Новая система также позволяет генерировать новые рецептуры бетонных смесей по заданным диапазонам необходимых свойств. Проект вошел в число лидеров по итогам V Молодежного конкурса инноваций и предпринимательства стран ШОС, финал которого прошел в Китае. Он также получил поддержку некоммерческого фонда развития науки и образования "Интеллект".

Источник: ТАСС