В России создали «виртуального лаборанта», который помогает быстрее оценивать качество автомобильного топлива по данным лабораторных анализов. Разработку представили ученые Казанского национального исследовательского технологического университета.
В основе системы — нейросеть, которая работает с результатами газовой хроматографии. Так называется метод анализа, при котором пробу испаряют, разделяют на отдельные химические компоненты и определяют их содержание. Затем искусственный интеллект изучает эти данные и прогнозирует свойства топлива.
«Как правило, для определения характеристик бензинов — прежде всего октанового числа, от которого напрямую зависит, как будет бензин работать в двигателе, — применяются громоздкие и громоздкие установки, с которыми сотрудники лабораторий взаимодействуют по специальным протоколам и алгоритмам. «Виртуальный лаборант» берет эту работу на себя, что позволяет автоматизировать и существенно ускорить процесс», — делится Эльвира Гарифуллина, кандидат технических наук, доцент кафедры химической технологии переработки нефти и газа КНИТУ.
При обучении нейросети средняя абсолютная погрешность составила 0,164%. Авторы исследования отмечают, что автоматический анализ может ускорить работу лаборатории и снизить число ошибок.
По словам Эльвиры Гарифуллиной, результаты можно использовать при контроле качества топлива перед отправкой на АЗС. Еще одно применение — оперативная корректировка технологического процесса, если характеристики продукта нужно изменить. При этом «виртуальный лаборант» не отменяет сам лабораторный анализ: нейросети необходимы данные, которые получают с помощью хроматографа.
