Традиционные методы оценки качества бетона требуют 28-дневных испытаний, однако человеческий фактор часто приводит к ошибкам. По словам аспиранта химического факультета МГУ Максима Смирнова, точность ручного прогнозирования состава сегодня не превышает 64%, что ведет к систематическому перерасходу сырья. Лаборатории зачастую остаются нецифровизированными, а дефицит квалифицированных кадров усугубляет проблему.
В разделе ИТ-бизнес
Нейросеть из МГУ ускорила подбор рецептур бетона
Студенты и аспиранты МГУ представили ИИ-платформу MaterialsGen, которая прогнозирует прочность и подвижность бетонных смесей на 90 дней вперед. Технология сокращает месяц ручного труда технологов до нескольких секунд, устраняя неточности при подборе составов и позволяя предприятиям экономить до 41,5 млн рублей ежегодно.
Система MaterialsGen не только предсказывает свойства уже замешанных составов, но и самостоятельно генерирует новые рецептуры под заданные параметры. Разработчики рассчитывают, что масштабирование решения на другие отрасли поможет стабилизировать качество строительных материалов и оптимизировать работу производственных цехов по всей стране.
Комментарии (0)
Пока нет комментариев. Будьте первым!