ЖУРНАЛ СТА №2/2022

дов возможно выполнять непосред- ственно на предприятии путём развер- тывания уже обученных моделей ИИ на периферийных компьютерах. В данной статье мы более подробно рассмотрим применение вышеупомя- нутых технологий в промышленности и приведём несколько аппаратных реше- ний, которые могут быть использованы для практической реализации подоб- ных приложений. П РЕДПОСЫЛКИ ВНЕДРЕНИЯ AI- ТЕХНОЛОГИЙ В II O T Для начала стоит дать определение понятия «искусственный интеллект». ИИ– это обширная область науки, изу- чающая создание интеллектуальных программ и машин для решения задач, которые традиционно выполняются с помощью человеческого интеллекта. Понятие ИИ включает в себя машин- ное обучение, которое позволяет систе- мам автоматически учиться и совер- шенствоваться на основе получаемого ими опыта, не будучи запрограммиро- ванными на это, с помощью различных алгоритмов и нейронных сетей. В поня- тие машинного зрения, в свою очередь, включают родственный термин – «глу- бокое обучение» (Deep Learning). Глубо- кое обучение подразумевает под собой нейронные сети, которые обучаются на огромных объёмах данных. Так как ИИ – это крайне широкая дисциплина, мы в нашей статье сосредоточимся именно на применении вышеописан- ных технологий в промышленности. В первую очередь речь идёт о машин- ном зрении (рис. 3) и видеоаналитике, где ИИ в сочетании с машинным об- учением уже сейчас активно использу- ется для классификации и распознава- ния в промышленных приложениях. ИИ в промышленности используется в самых разных применениях – от уда- лённого мониторинга, профилактики оборудования, идентификации транс- портных средств, управления сигнала- ми светофора до «умных» комбайнов в сельскохозяйственной промышленно- сти. Использование таких интеллекту- альных систем машинного зрения и ви- деоаналитики позволяет повышать про- изводительность и эффективность про- мышленных приложений [2]. Количество промышленных уст- ройств, подключённых к Интернету тем или иным способом, быстро растёт и, как ожидается, уже к 2025 году превы- сит 40 миллиардов точек. Даже самые обычные датчики с производственной линии генерируют настолько огромное количество данных, что ручной их ана- лиз может занять всю жизнь. По сути, на данный момент менее 1% неструкту- рированных данных анализируется или вообще используется компаниями при принятии решений [3]. Появление про- мышленного Интернета вещей позво- ОБ ЗОРЫ СТА 2/2022 37 www.cta.ru Рис. 3. Камеры машинного зрения SCADA-СИСТЕМЫ • Основы работы с программным пакетом ICONICS GENESIS64 ПРОГРАММИРОВАНИЕ ПЛК • Работа с контроллерами FASTWEL I/O, WAGO I/O в среде CODESYS УЛ. ПРОФСОЮЗНАЯ, Д. 108 ТЕЛЕФОН: +7 (495) 234-06-36 E-MAIL: EDUCENTER@PROSOFT.RU УЧЕБНЫЙЦЕНТР ПРОСОФТ-МОСКВА Дистанционные курсы: М ЫОБНОВИЛИСЬ И РАСШИРЯЕМ ВАШИ КОМПЕТЕНЦИИ ОНЛАЙН