WE-224, 10:15
Trzecią dekadę XXI wieku z pewnością można nazwać dekadą „inteligentną”. Producenci wszystkich urządzeń starają się w jak największym stopniu implementować do swoich produktów metody oparte o sztuczną inteligencję. Trend ten dotarł również do producentów maszyn przemysłowych i rolniczych, gdzie diagnostyka maszyn sieciami neuronowymi nie jest już tylko pieśnią przyszłości, lecz staje się czymś codziennym. Ponieważ opracowywanie metod AI wymaga wysokiego stopnia wiedzy eksperckiej oraz jest czasochłonne, prezentujemy metodę automatyzacji całego procesu. Dzięki zastosowaniu trzyetapowego algorytmu genetycznego udało się stworzyć system, który może tworzyć odpowiednią architekturę AI opartą na sieciach neuronowych, optymalizować ją i testować całkowicie autonomicznie. Jej skuteczność potwierdzono, wykorzystując tą metodę do opracowania wielowejściowej, rozwidlonej sieci konwolucyjnej zdolnej do rozpoznawania dziewięciu różnych stanów (zdrowego i ośmiu różnych uszkodzeń) rolniczego przetrząsacza obrotowego z dokładnością około 98%.