En
Register Log in

List of publications on a keyword: «каскадные отказы»

  • Primenenie grafovykh neironnykh setei dlia analiza strukturnykh zavisimostei v promyshlennykh tsifrovykh dvoinikakh

    Conference Paper
    Strategies of Sustainable Development: Social, Law and External-economic Aspects
    Authors:
    Olesia O. Oleinikova, Polina D. Cherniaeva, Svetlana V. Kukartseva
    Work direction:
    Вопросы социально-экономической эффективности предприятий
    Abstract:
    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%.
    Keywords:
    Go 

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

    Conference Paper
    Modern education: innovations, challenges and solutions
    Authors:
    Ruslan A. Samoilenko, Elena B. Ivushkina
    Work direction:
    Применение инновационных цифровых методов и искусственного интеллекта в образовании
    Abstract:
    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.
    Keywords:
    Go 

  • Grafovye modeli strukturnykh zavisimostei v tsifrovykh dvoinikakh kak instrument povysheniia sotsial'no-ekonomicheskoi effektivnosti predpriiatii

    Conference Paper
    Strategies of Sustainable Development: Social, Law and External-economic Aspects
    Authors:
    Olesia O. Oleinikova, Alena A. Stupina, Boris V. Potapov
    Work direction:
    Вопросы социально-экономической эффективности предприятий
    Abstract:
    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.
    Keywords:
    Go