Понедельник * 08.Мар.2021 * 18:24:06 *

Главная » Статьи » Знаете ли вы что ...? » Просто интересно

Мозги под капотом.

Движок V12 в Aston Martin DB9 примечателен не только лишь своими "мускулами" (450 лошадиных сил), да и "мозгами". Он выявляет перебои в системе зажигания при помощи искусственной нейросети - системы, смоделированной на примере связанных меж собой нейронов мозга. В этом году Ford, владеющая брендом Aston Martin, представила эту же технологию во втором каре, вэне Econoline, и планирует в дальнейшем использовать ее во всех машинках Aston Martin. Остальные автопроизводители следуют ее примеру:
DaimlerChrysler заинтересована в использовании нейросетей для устранения сложностей с регулируемыми фазами газораспределения, чтоб прирастить экономию горючего у движков новейшего поколения. Дженерал моторс сотрудничала с Ахеоп, британской компанией, производящей интегральные нейросхемы, чтоб усовершенствовать работу мотора. Молвят, что и Ауди начала сотрудничать с Ахеоп.

Нейросети - это или спец кремниевые кристаллы (как те, которые выпускает Ахеоп) с аппаратно сделанными нейронами, или программные модели нейронов, интегрированные в обычные микропроцессорные кристаллы. Оба подхода разрешают производителям каров производить то, что еще труднее сделать при помощи обыкновенной техники и программного обеспечения. Нейросети, как и мозг, в особенности неплохи в ситуациях, когда необходимо рассматривать данные и распознавать индивидуальности распределения разных компонентов, которые трудно точно найти. Они "натасканы" на тысячах различных примеров, и метод "обучения" изменяет интенсивность связей в сети таковым образом, что сеть выдает соответственное выходное значение

(к примеру, есть перебой зажигания либо нет) зависимо от входных черт (скорость мотора, акселерация, положение цилиндра и т.д.). К счастью, для контроля мотора и отслеживания работы приложений требуется меньше 100 нейронов, а не 10-ки млрд, как в людском мозге.

"Нейросеть - это машинка. Вы копаетесь в том, что понимаете, а потом учите ее докладывать то, что для вас необходимо", - гласит Ли Фельдкамп, старший технический спец по нейросетям в Ford. За последние 17 лет он и его команда проявили, как можно применять нейросети для контроля числа оборотов мотора на холостом ходу, для выявления перебоев и минимизации расхода горючего. Ford в конце концов выпустила эту технологию из лаборатории, когда стало разумеется, что нейросети - самый дешевенький и надежный метод соответствовать новеньким законам о защите от загрязнения окружающей среды. Согласно этим законам, внутренняя диагностика машинки обязана не только лишь позволять найти перебои, да и уточнять, происходят перебои в одном цилиндре либо в пары.

Осечка традиционно определяется по маленькому уклону при ускорении, но в случае таковых огромных движков, как V10 у Econoline либо V12 у Aston Martin DB9, трудно отличить зажигание от осечки посреди шума и стука. При наибольшей скорости DB9 - 7500 оборотов в минутку - на ответ есть всего 1,33 миллисекунды. "Мы сообразили, что модель шума воспроизводима, и, хотя это трудно, нейросеть можно этому обучить. Потому нейросеть "зарывается" в самую гущу различных шумов и выделяет лишь куски полезной инфы, гласит Ли Фельдкамп. Нейросеть работает как фрагмент программного обеспечения на экономном микропроцессоре.

Нейронное определение перебоев зажигания нормально для огромных движков, навряд ли оно будет употребляться в обыкновенной домашней машине. Но нейросети могут отыскать более обширное применение как средство контроля регулируемых фаз газораспределения (WT). Как понятно из наименования, это расчет времени работы в том либо ином режиме, когда открываются и запираются клапаны, регулирующие потоки воздуха, горючего и отходов в цилиндры и из их. Синхронизация фаз дозволит улучшить момент вращения, потребление горючего и эмиссию на различных скоростях.

В общем, это зависит от возможности нейросети решать достаточно неприятную математическую дилемму с синхронизацией искры, соотношением "воздух-топливо" и периодом открывания и закрывания клапанов. Когда в DaimlerChrysler изучили дилемму контроля WT вместе с исследователями из Мичиганского института, оказалось, что хорошим решением являются нейросети. "Как выяснилось, разработка нейросетей работает идеальнее всего, скорее всего, обхватывает весь режим работы и является самой экономной", - гласит Дениз Крамер, спец по развитию продукта в техническом центре DaimlerChrysler в Обэн Хиллс, штат Мичиган. На данный момент компания обосновала, что эта разработка применима для широкого диапазона товаров, показав, что метод контроля нейросети может управляться центральным компом кара, и нейросеть может инспектировать работу всех движков. Более "умная" машинка является к тому же более "зеленоватой" за счет действенного расхода горючего и наименьшего количества выхлопов.


Категория: Просто интересно | Добавил: 162nord (25.Окт.2013)
Просмотров: 2621
Всего комментариев: 0
Добавлять комментарии могут только зарегистрированные пользователи.
[ Регистрация | Вход ]

Рекламное место