Reference News Networkが9月23日に報じた タス通信が9月19日に報じたところによると、ロシアの科学者らが太陽電池の構造単位の欠陥を特定できる機械学習システムを開発したという。
人工知能 (AI) テクノロジーは、欠陥につながる可能性が最も高い生産プロセスのエラーを特定することもできます。人工知能研究所報道室の19日の報告によると、ソフトウェアパッケージは実際の運用環境でテストされたという。 「チームの共同努力の結果、ノヴチェボク・ザルスヘーベル工場で実際の生産中にシステムの産業テストが成功した。分類段階で2つ以上の画像が検出された場合」と報告書は述べている。同様の配置を使用すると、システムは発見された欠陥に関連する可能性が最も高い工場の生産ライン設備のノードにリアルタイムで通知します。」
Semyon Budyonny 率いる研究チームは、Sol IT Technology Company および Herwell Company の専門家と協力してこのアルゴリズムを開発しましたこの通知では、太陽電池パネルのメーカーが新しい太陽電池セルを製造する際に製品欠陥が発生することが多いと指摘しています。これらの欠陥は技術チェーンのさまざまな段階で現れる可能性があり、ソーラーパネルの効率の大幅な低下につながります。これらの欠陥を特定するために、工場は、電場または電流にさらされたときに太陽電池が発する光を追跡する特別なカメラを使用して画像を撮影できます。
研究者らは 68,000 枚の画像のデータベースを準備し、それを使用して開発したネットワークをトレーニングしました。最初のテストでは、アルゴリズムが欠陥とその考えられる原因を約 90% ~ 95% の精度で特定できることが示されました。
ブジョーニ氏は、欠陥位置の精度を向上させるために、追加の大規模データラベル付けが現在進行中であると述べた。テストの第 2 段階が成功した場合、ソフトウェアは産業用の試験運用に投入される予定です。
以上が人工知能は太陽電池の欠陥を特定できるの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。