АО «ОМЕГА» представило в Италии доклад об использовании искусственных нейронных сетей в своих системах

Дата публикации: 23 Сентября 2016 Распечатать

АО «ОМЕГА» представило доклад о применении искусственных нейронных сетей для точного распознания сигналов Оптоволоконной системы мониторинга трубопроводов (ОСМТ «ОМЕГА») на специальной конференции Machine Learning for Signal Processing 2016 (Машинное обучение для обработки сигнала), завершившейся в Виетри-суль-Маре (Италия, провинция Салерно).

Доклад «Применение алгоритмов глубокого машинного обучения для распознавания сигналов в распределенных волоконно-оптических системах мониторинга и охраны протяженных объектов» прошел предварительный отбор программного комитета конференции, объединившего ведущих специалистов в области разработки искусственного интеллекта из Великобритании, США, Франции, Италии и других стран.

«В докладе мы сосредоточили внимание на особенностях построения алгоритмов распознавания сигналов в распределённых волоконно-оптических системах мониторинга и охраны трубопроводов на основе методов глубокого машинного обучения, - отмечает генеральный директор АО «ОМЕГА» Дмитрий Плешков. – Добившись в ходе разработки систем мониторинга высочайшей чувствительности волоконно-оптических датчиков, мы подошли к решению задачи значительного повышения точности в идентификации событий, о которых сигнализирует наш распределенных датчик».

Применяемые с 2010-го года на трубопроводах ПАО «Транснефть» и ряда других компаний системы мониторинга АО «ОМЕГА» базируются на применении волоконно-оптического кабеля в качестве чувствительного элемента. Системой обнаружения утечек и контроля активности, ставшей предшественницей ОСМТ «ОМЕГА», в настоящее время оснащено более пяти с половиной тысяч километров отечественных трубопроводов.

В ходе доклада впервые была представлена разработка, принцип работы которой состоит в применении для распознания фиксируемых событий искусственных нейронных сетей. Они дают ОСМТ «ОМЕГА» возможность с высокой точностью, превосходящей все аналогичные системы, идентифицировать утечку из трубопровода, а также различную несанкционированную активность в охранной зоне, даже на фоне сложной сигнально-помеховой обстановки на охраняемом участке. Для того была разработана двухуровневая архитектура обнаружения и классификации событий, что позволило создавать качественные и устойчивые алгоритмы многоклассового обнаружения событий, обладающие хорошей степенью адаптивности.

«Иными словами, наши разработчики использовали важнейшее преимущество искусственных нейронных сетей, состоящее в способности самообучаться, - подчеркнул Д.Плешков. – А это важно не только с точки зрения качества распознания потенциально опасных событий, но и для настройки ОСМТ, которая способна надежно функционировать в самых разных инфраструктурных, ландшафтных и температурных условиях».

Справочно:

Конференция MLSP 2016, собравшая специалистов из двух десятков стран, была организована рядом итальянских университетов и исследовательских институтов, в том числе римским университетом «Сапьенца». Это один из старейших университетов Италии, в декабре 2011 года совместно с фондом «Русский мир» при участии Россотрудничества ставший организатором Инновационного форума «Италия-Россия». На нем по приглашению ректора университета Луиджи Фрати также был представлен доклад представителя ЗАО «ОМЕГА».