У середу 26.04.2023 р. о 14:00 та в четвер 27.04.2023 р. о 14:00 в дистанційному режимі відбудеться засідання секції автоматизації теплоенергетичних процесів ХХ-ї міжнародної науково-практичної конференції молодих вчених та студентів «Сучасні проблеми наукового забезпечення енергетики».
Посилання на секцію “Автоматизація теплоенергетичних процесів”: https://meet.google.com/txg-rigi-oex

Штучний інтелект (ШІ) може мати величезний вплив на промислове виробництво, але довіра до системи та віра, що вона приймає правильні рішення, є критично важливими.

Рішення, прийняті складними нейронними мережами глибокого навчання, часто приймаються без пояснення. Оскільки ці системи в основному програмують самі себе, їх прийняття рішень не можна пояснити. Це було названо Black Box AI. Поточні дослідження спрямовані на підвищення прозорості рішень ШІ.

Для тих, хто впроваджує штучний інтелект прямо зараз, як ми дізнаємося, чи можемо ми повірити в те, що говорить ШІ? Одна справа – мати справу з наслідками неправильної рекомендації щодо купівлі або помилково відхиленої покупки в кредит. Але що відбувається, коли критично важливі операції – і особливо наша безпека – покладаються на ШІ?

Довіра – це тверда віра в надійність, правдивість, здатність і/або силу когось або чогось. Щоб люди повірили в штучний інтелект, їм потрібне більше, ніж пояснення чорної скриньки, що «штучний інтелект просто працює». Потрібно вийти за рамки цього, і користувачі повинні довіряти ШІ в таких аспектах, як:

• Зрозумілість: користувачі повинні знати, чому системи ШІ приймають ті рішення, які вони приймають.
• Компетентність: користувачі повинні розуміти обмеження ШІ. Крім того, системи штучного інтелекту також повинні знати про власні обмеження та враховувати їх.
• операційна прозорість :користувачі повинні бачити. як системи ШІ працюють у режимі реального часу, і знати. чому вони поводяться так як вони.
• Передбачуваність:користувачі повинні мати можливість передбачити, чк системи ШІ можуть відреагувати в конкретних ситуаціях.
• Етика: системи ШІ повинні уникати етичних проблем, які можуть порушити довіру, якщо їх не розглядати обережно.

Детальніше:

https://www.controleng.com/articles/trust-and-reliability-are-crucial-for-ai-in-industrial-applications/

Тема дисертації:

МОДЕЛЬНО–ПРОГНОЗУЮЧЕ АВТОМАТИЧНЕ КЕРУВАННЯ РЕЖИМОМ ДУТТЯ КИСНЕВОГО КОНВЕРТЕРА З ЕНЕРГОЕФЕКТИВНИМ ЗАСВОЄННЯМ ТЕПЛА

151 – Автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології

Автоматизація та приладобудування

Бажаємо подальших успіхів !

Вбудовані системи ізольовані та зберігаються незалежними одна від одної, але хмара може допомогти об’єднати ці системи, щоб надати виробникам кращу видимість і робочі можливості.

Матеріал допоможе:

• Зрозуміти переваги підключення вбудованих систем до хмари.
•  Дізнатися про потенційні ризики та проблеми, пов’язані з підключенням цих пристроїв.
• Дізнатися, чому дизайн апаратного забезпечення та вибір протоколу зв’язку важливі.

Деталі:

https://www.controleng.com/articles/how-the-cloud-can-improve-embedded-systems/

Чіп, розроблений дослідниками Массачусетського технологічного інституту, який може розшифровувати будь-який закодований сигнал, може створити недорогі пристрої, які працюють краще, вимагаючи менше апаратного забезпечення.

Дані, які надсилаються на та з комп’ютерів або мобільних пристроїв через мережу, кодуються, щоб вони не були пошкоджені шумом. Чіп-декодер ORBGRAND може розгадати будь-який із цих кодів набагато швидше та енергоефективніше, ніж інші.

Більше інформації за посиланням: https://www.controleng.com/articles/data-transmission-chip-for-decoding-demonstrates-strong-energy-efficiency/

Контури регулювання з ПІД законом – це системи регулювання, які використовуються для регулювання та стабілізації деякого технологічного параметра ділянки виробничого процесу. Керуюча дія ПІД-закону регулювання складаються з трьох компонентів: пропорційної складової від сигналу розбалансу, інтегральної складової та похідної (швикості зміни) складової.

Існує багату методик налаштування систем з ПІД-регулятором. Налаштовувати ПІД можна за допомогою таких методів, як ручне налаштування, метод Циглера-Ніколса, налаштування на основі моделі або автоматичне налаштування для оптимізації продуктивності системи.

Ознайомитися з чотирма методами оптимізації налаштування ПІД відповідно до ChatGPT: Зіглера-Ніколса, Коена-Куна, внутрішнього керування моделлю (IMC) і прогнозованого керування моделлю (MPC) можна за посиланням:

https://www.controleng.com/articles/pid-tuning-advice/

Нові TradeOff інструменти Schneider Electric, the DCIM Monitoring Value Calculator for Distributed IT, що розглядаються у даному аналітичному дослідженні, надають користувачеві вхідні дані та регульовані припущення для виконання сценаріїв «Що, якщо?», щоб побачити рентабельність інвестицій/окупність програмного забезпечення моніторингу. Він враховує такі фактори, як час простою, кількість персоналу, рівень безпеки та екологічні інциденти, а також грошовий потік.

Детальніше за посиланням.

Два лідери системної інтеграції пропонують поради щодо ефективної комунікації автоматизації.
Статистика застосування автоматизації:

• Системні інтегратори можуть відігравати ключову роль у вдосконаленні додатків автоматизації, надаючи свій досвід із минулих проектів, щоб показати різні точки зору.
• Найкращим підходом є розробка ретельної реакції автоматизації на основі зібраних даних і використання цих даних для визначення подальших дій.
• Системні інтегратори справді стикаються з труднощами, тому що вони часто залишаються на сайті останніми, і їм доводиться встигати, щоб зрозуміти ситуацію та знайти рішення, яке працює для унікальної програми.

Частина 1 детально описує ефективну автоматизацію шляхом збору даних. Посилання на інші частини:

https://www.controleng.com/articles/best-practices-for-effective-automation-applications-part-1-automation-effectiveness-through-data-collection/