Чув
Регистраци Кӗрӳ

Тӗп сӑмах тӑрӑх публикацисен списокӗ: «каскадные отказы»

  • Применение графовых нейронных сетей для анализа структурных зависимостей в промышленных цифровых двойниках

    Конференци статья
    Право, экономика и управление: теория и практика
    Автор:
    Олейникова Олеся Олеговна, Черняева Полина Денисовна, Кукарцева Светлана Владиславовна
    рубрика:
    Вопросы социально-экономической эффективности предприятий
    Аннотаци:
    Производственный процесс формализован как ориентированный гетерогенный граф. Архитектура Graph Attention Network (GAT) предсказывает вероятность каскадных отказов. На датасете UCI AI4I 2020 показано преимущество подхода: F1 = 0,891, упреждение 2,4 производственного цикла, снижение ложных срабатываний на 16,3%.
    Тӗп сӑмахсем:
    Куҫ 

  • Генеративные модели искусственного интеллекта как инструмент симуляции аварийных сценариев и стресс-тестирования технологий транспортных процессов

    Конференци статья
    Современное образование: инновации, вызовы и решения
    Автор:
    Самойленко Руслан Александрович, Ивушкина Елена Борисовна
    рубрика:
    Применение инновационных цифровых методов и искусственного интеллекта в образовании
    Аннотаци:
    Традиционные подходы к обеспечению транспортной безопасности опираются на анализ исторических данных, что делает системы уязвимыми перед новыми, ранее не встречавшимися каскадными сбоями. В статье рассматривается применение генеративных моделей искусственного интеллекта (GAN, вариационные автоэнкодеры и диффузионные модели) для синтеза реалистичных, но ранее не наблюдавшихся аварийных сценариев. Предложена методология и архитектура системы стресс-тестирования, интегрированной с цифровыми двойниками транспортных сетей. Показано, что использование синтетических данных позволяет проактивно выявлять скрытые уязвимости инфраструктуры и оценивать запас прочности транспортных процессов в экстремальных условиях, выходя за рамки ограниченного исторического опыта.
    Тӗп сӑмахсем:
    Куҫ 

  • Графовые модели структурных зависимостей в цифровых двойниках как инструмент повышения социально-экономической эффективности предприятий

    Конференци статья
    Стратегии устойчивого развития: социальные, экономические и юридические аспекты
    Автор:
    Олейникова Олеся Олеговна, Ступина Алена Александровна, Потапов Борис Васильевич
    рубрика:
    Вопросы социально-экономической эффективности предприятий
    Аннотаци:
    В статье рассмотрено применение графовых нейронных сетей для анализа структурных зависимостей в цифровых двойниках промышленных предприятий. Производственный процесс формализован как ориентированный гетерогенный граф; архитектура Graph Attention Network предсказывает вероятность каскадных отказов. На реальном датасете UCI AI4I 2020 показано преимущество подхода: F1 = 0,891, упреждение 2,4 производственного цикла, снижение ложных срабатываний на 16,3%. Обосновано влияние метода на социально-экономическую эффективность предприятий: сокращение незапланированных простоев, оптимизация ремонтов, устойчивость занятости.
    Тӗп сӑмахсем:
    Куҫ