В Киеве ДТЭК реализовала пилотный проект, где применена норвежская система Smart Cable Guard от компании DNV. Об этом сообщает Электроблюз со ссылкой на пресс-службу энергокомпании.

Это инновационная технология мониторинга подземных линий. Она позволяет в режиме реального времени оценивать состояние кабельной сети и в случае аварии с точностью до одного метра выявлять поврежденный участок. Новая технология является частью Smart Grid, которые планомерно развивает ДТЭК Сети.

Первые устройства Smart Cable Guard установлены на двух участках кабельных линий, выходящих из подстанций «Приорская» и «Вокзальная». Благодаря норвежской системе энергетики могут превентивно реагировать на потенциальные дефекты в сети. А в случае аварии быстро и точно находить место отключения на подземных линиях электропередач, что позволит оперативно восстанавливать электроснабжение.

Сейчас система работает в тестовом режиме. Специалисты испытывают качество ее работы в различных условиях и с учетом технического состояния кабельных линий.

«ДТЭК внедряет технологии автоматизации и цифровизации для того, чтобы превратить украинские сети в инфраструктуру Smart Grid – надежную, гибкую и устойчивую. Благодаря использованию разработок норвежской компании DNV наши специалисты смогут мониторить подземные линии в реальном времени и выявлять место аварий с точностью до одного метра. Такие инновационные технологии помогают нам предоставлять современный и качественный сервис нашим клиентам», – отметил генеральный директор ДТЭК Сети Иван Гелюх.

В основу работы Smart Cable Guard положена технология анализа частичных разрядов. Установленные датчики считывают с кабельной линии необходимую для них информацию. Передают ее по интернет-каналам связи на сервер со специальным программным обеспечением. Данные автоматически обрабатываются, и делается вывод о состоянии подземной кабельной линии. Все это происходит постоянно 24/7 в режиме онлайн. В случае, если система обнаружит отклонения в работе силового кабеля, она мгновенно оповестит об этом диспетчера.

Напомним, норвежская компания DNV является мировым лидером в поставках цифровых решений для управления рисками, повышения безопасности и эффективности использования морских судов, трубопроводов, электрических сетей и перерабатывающих заводов.

В рамках проекта FLAIROP компания Festo совместно с Технологическим институтом Карлсруэ и партнерами из Канады проводит исследования, чтобы с помощью искусственного интеллекта сделать роботов-сборщиков более интеллектуальными.

Об этом сообщает немецкий производитель, передает электротехнический журнал Электроблюз.

Для этого они исследуют, как данные обучения могут быть использованы с нескольких станций, заводов или даже компаний без необходимости раскрывать конфиденциальную информацию.

«Мы изучаем, как можно использовать более разнообразные данные обучения из нескольких мест для разработки более надежных и эффективных решений с помощью алгоритмов искусственного интеллекта, – рассказал Джонатан Оберле из Института обработки материалов и логистических систем IFL.

На нескольких станциях комплектование изделий производят автономные роботы с помощью захвата и перемещения. Роботов обучают взаимодействовать с очень разными предметами на разных станциях.

«С помощью подхода распределенного обучения, также известного как федеративное обучение, мы обеспечиваем баланс между разнообразием данных и их безопасностью в промышленной среде», – отметил эксперт.

Мощные алгоритмы для промышленности и логистики 4.0

До сих пор федеративное обучение в основном использовалось в медицинском секторе для анализа изображений, где защита данных пациента особенно важна. Следовательно, нет обмена обучающими данными, такими как изображения или точки захвата, для обучения искусственной нейронной сети. На центральный сервер передаются только части хранимых знаний – локальные показания нейронной сети, которые говорят о том, насколько сильно один нейрон связан с другим. Там собираются показания со всех станций и оптимизируются с помощью различных критериев. Затем улучшенная версия воспроизводится на местных станциях, и процесс повторяется.

«В рамках исследовательского проекта FLAIROP мы разрабатываем новые способы, с помощью которых роботы могут учиться друг у друга, не делясь конфиденциальными данными и секретами компании. Это дает два основных преимущества – мы защищаем данные наших клиентов и набираем скорость, потому что таким образом роботы могут быстрее выполнять многие задачи. Например, роботы могут помочь производственным сотрудникам решать повторяющиеся, сложные и утомительные задачи», – пояснил руководитель отдела аналитики и контроля в Festo SE & Co. KG Ян Сейлер.

В ходе проекта для обучения роботов будут созданы четыре автономных пункта сбора – два в Институте конвейерных технологий и логистических систем IFL и два – в Festo SE & Co. KG, базирующейся в Эслингене-на-Неккаре.

Стартап DarwinAI и Университет Ватерлоо из Канады – партнеры

«DarwinAI рад предоставить нашу платформу XAI для проекта FLAIROP и сотрудничать с известными канадскими и немецкими исследовательскими организациями, а также с нашим промышленным партнером Festo. Мы надеемся, что наша технология XAI позволит реализовать высококачественные процессы «человек в курсе» для этого захватывающего проекта, который в дополнение к нашему новому подходу в федеративном обучении, представляет собой важный аспект нашего предложения», – прокомментировал генеральный директор DarwinAI Шелдон Фернандес.

Напомним, Festo – это глобальный игрок и независимая семейная компания, базирующаяся в Эслингене-на-Неккаре. Компания поставляет пневматические и электрические средства в области автоматизации производства и технологических процессов предприятиям из более 35 отраслей промышленности.