ПОЛЬЗА ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ХИМИЧЕСКОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

перечисленных типов систем имеет свои преимущества и ограничения, и их применение зависит от конкретных задач и требований.

В заключение, системы искусственного интеллекта являются важной частью развития современных технологий. Они способны обрабатывать информацию, принимать решения и выполнять сложные задачи, аналогичные человеческим. Понимание понятия и классификации систем искусственного интеллекта позволяет нам лучше изучить их возможности и применение в различных областях. Список использованной литературы:

1. Tom Mitchell. Machine Learning.1997.

2. Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville. Deep Learning.2016.

© Черемисин Д.Г., Мкртчян В.Р., 2023

УДК 004.7

Черемисин Д.Г., бакалавр МГТУ им. Н.Э. Баумана (Мытищинский филиал), Московская обл., г. Мытищи Мкртчян В.Р., бакалавр МГТУ им. Н.Э. Баумана (Мытищинский филиал), Московская обл., г. Мытищи

ПОЛЬЗА ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ХИМИЧЕСКОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ

Аннотация

В мире современных технологий искусственный интеллект (ИИ) становится все более важным и актуальным инструментом в различных отраслях, включая химическую промышленность. Использование ИИ в химической промышленности приводит к значительным улучшениям в производственных процессах, оптимизации ресурсов и разработке новых материалов. В этой статье мы рассмотрим пользу искусственного интеллекта в химической промышленности и его применение в различных аспектах этой отрасли.

Ключевые слова

Искусственный интеллект, химическая промышленность, новые материалы, оптимизация, производство, безопасность, машинное обучение, алгоритмы.

Одной из основных областей, где искусственный интеллект находит применение, является процесс разработки новых материалов. Используя методы машинного обучения и алгоритмы глубокого обучения, искусственный интеллект позволяет анализировать множество данных и прогнозировать свойства и характеристики материалов. Это позволяет исследователям и инженерам сократить время и затраты, связанные с экспериментами в лаборатории, и предложить новые материалы с оптимальными свойствами для конкретных применений.

В химической промышленности важную роль играет оптимизация производственных процессов. Искусственный интеллект может быть использован для улучшения эффективности процессов, снижения энергозатрат и минимизации отходов [1]. Алгоритмы машинного обучения могут анализировать данные с датчиков и контрольных точек, оптимизировать параметры процесса в режиме реального времени и предлагать оптимальные решения для повышения производительности и качества продукции.

Еще одной важной областью применения искусственного интеллекта в химической промышленности является обеспечение безопасности. Искусственный интеллект может использоваться

для обнаружения и предотвращения аварийных ситуаций, мониторинга рабочей среды и определения факторов риска [2]. Алгоритмы машинного обучения могут анализировать большие объемы данных, включая данные с датчиков, видеонаблюдение и системы контроля, и предупреждать о потенциальных проблемах или предлагать стратегии для их решения.

Кроме того, искусственный интеллект применяется для управления и планирования ресурсов в химической промышленности. Алгоритмы оптимизации и прогнозирования могут помочь в управлении запасами сырья и энергии, распределении ресурсов и оптимальном планировании производственных операций.

Искусственный интеллект играет значительную роль в развитии и улучшении химической промышленности. Он позволяет сократить время и затраты, повысить эффективность и качество производства, оптимизировать ресурсы и создавать новые материалы с уникальными свойствами. Внедрение искусственного интеллекта в химическую промышленность представляет собой огромный потенциал для прогресса и инноваций в этой отрасли [В].

В заключение, использование искусственного интеллекта в химической промышленности приносит значительную пользу в различных аспектах производства. От разработки новых материалов до оптимизации производственных процессов и обеспечения безопасности, искусственный интеллект помогает достичь более эффективных, экономически выгодных и устойчивых решений. Список использованной литературы:

1. Thomas R. Dietrich, Sebastian Engell. Data-Driven Methods for Fault Detection and Diagnosis in Chemical Processes.2017.

2. Yizhou Tang, Zhiping Lin, Kewei Xu. Artificial Intelligence in Process Engineering: Paradigms and Applications. 2020. В. Yong Zhang, Shaomin Liu, Jinghai Li, Xiaohong Chen. Artificial Intelligence in Chemical Engineering. 2018.

© Черемисин Д.Г., Мкртчян В.Р., 202В

УДК 004.7

Черемисин Д.Г., бакалавр МГТУ им. Н.Э. Баумана (Мытищинский филиал), Московская обл., г. Мытищи Мкртчян В.Р., бакалавр МГТУ им. Н.Э. Баумана (Мытищинский филиал), Московская обл., г. Мытищи

ПРИНЦИПЫ ПОСТРОЕНИЯ ПИРИНГОВЫХ СЕТЕЙ Аннотация

Пиринговые сети (рееМю-реег, Р2Р) — это децентрализованные сетевые архитектуры, в которых участники сети называются пирами и имеют одинаковые права и возможности. В отличие от традиционных клиент-серверных моделей, где центральный сервер играет роль посредника, пиринговые сети позволяют прямое взаимодействие между пирами. В этой статье мы рассмотрим принципы построения пиринговых сетей и их важность в современном интернете.

Ключевые слова

Пиринговые сети, децентрализация, самоорганизация, распределение ресурсов, автономность, безопасность, распределение, ВИТоггеП:.