Практика применения машинного обучения
Специалисты центра компетенций машинного обучения (ML) и компьютерного зрения «ММК-Информсервис» провели вебинар, посвященный технологии ML и проектам, основанным на ней и реализуемым на площадке Магнитогорского металлургического комбината.
Идея машинного обучения достаточно проста: найти закономерность в имеющихся данных, чтобы затем распространить ее на новые объекты. Об этом, а также о том, каким бывает машинное обучение, какие типы задач оно решает и как применяется рассказал ведущий специалист центра компетенций машинного обучения и компьютерного зрения «ММК-Информсервис» Леонид Быстров.
Спикер пояснил, что использование цифровых технологий на ММК позволяет повысить безопасность производственных процессов. Например, на коксовых батареях №7-8 установлена автоматизированная система предотвращения нахождения персонала в опасной зоне. Коксовыталкивающие машины оснащены специальными датчиками отслеживания попадания работника в опасные зоны, а работники – персональными RFID-метками. Если человек попадает в опасную зону в момент движения машины, он получает вибросигнал на радиометку, а на коксовой машине включается световая и звуковая сигнализация с последующей блокировкой механизмов машины. Благодаря автоматизированной системе безопасности на основе технологии машинного зрения наблюдается снижение травмоопасности, уменьшение числа несчастных случаев на производстве.
С помощью технологии машинного обучения в режиме реального времени выявляют и визуальные отклонения поверхности проката, чтобы сократить количество дефектов, предотвратить их появление и повысить качество продукции.
«Раньше такая задача решалась классическими методами, – объясняет Леонид Быстров. – Сейчас во всех цехах комбината есть система контроля качества полосы. Модели машинного обучения показывают более точный результат».
Еще одна из сфер применения машинного обучения на Магнитогорском металлургическом комбинате – распознавание лиц. Строится она на обучении нейронной сети и используется для идентификации личности. Леонид Быстров отметил, что сейчас реализуется пилотный проект в рамках, которого на двух КПП можно пройти с помощью биометрических данных.
«Шестьдесят пять тысяч лиц занесено в базу, уже двести пятьдесят тысяч раз люди воспользовались биометрией при прохождении контрольно-пропускных пунктов. Время идентификации занимает 1-2 секунды. Система имеет защиту от спуфинга (обмана с помощью фотографии), осуществляется полная интеграция с текущей системой контроля и управлением доступа».
Для тех, кому не удалось поприсутствовать на вебинаре, мы подготовили видеозапись прошедшей конференции. Пишите на почту perchatkina.ka@mmk.ru.