AI-трансформер для діагностики несправностей авіаційної техніки

Науковці з Національного університету «Запорізька Політехніка» створили інноваційний метод діагностики несправностей у складних механічних системах, зокрема в авіаційній техніці. Розроблена легковісна багатомасштабна згорткова модель здатна виявляти потенційні проблеми в обертових механізмах з надзвичайно високою точністю.

Проблема раннього виявлення несправностей у обертових механізмах, особливо в авіації, є критично важливою для забезпечення безпеки та надійності техніки. Традиційні методи діагностики часто вимагають складної ручної обробки сигналів та мають обмежену ефективність. Натомість запропонований дослідниками підхід використовує передові технології штучного інтелекту.

Ключова особливість розробки — унікальна архітектура, яка поєднує кілька інноваційних рішень. По-перше, багатомасштабний екстрактор ознак дозволяє аналізувати вхідні сигнали одночасно в різних масштабах, що суттєво підвищує здатність системи виявляти навіть незначні відхилення. Це особливо важливо для діагностики складних механізмів, де найменша несправність може призвести до катастрофічних наслідків.

Друга принципова новація — модифікований механізм уваги на основі трансформера. Класичні трансформери мають обмеження щодо локальних залежностей, тому дослідники впровадили спеціальні згорткові модулі. Це дозволило поєднати переваги локального аналізу з глобальним контекстом, що значно підвищує точність діагностики.

Навіть при навчанні на мінімальній кількості даних (всього 10 зразків кожного класу) модель демонструє надзвичайно високу точність — близько 99,4%. Важливо, що система залишається ефективною навіть в умовах значних шумів та обмежених навчальних вибірок.

Особливої уваги заслуговує здатність моделі працювати в режимі обмежених даних. У реальному світі, особливо в авіаційній галузі, зразки несправностей є рідкісними, що ускладнює навчання класичних алгоритмів. Запропонований метод долає цю проблему, використовуючи інтелектуальні технології машинного навчання.

Дослідження проводилися групою науковців під керівництвом професора Субботіна С.О. на базі кафедри програмних засобів Національного університету «Запорізька Політехніка». Робота виконана в рамках Всеукраїнського конкурсу-хакатону наукових робіт молодих вчених у сфері інтелектуальних інформаційних технологій.