Сегодня нейросети являются важной частью нашей жизни. Современный ИИ прочно вошел в повседневность, охватывая множество сфер — от здравоохранения и банковского дела до развлечений, виртуальной реальности и автоматизации производственных процессов. Особо актуальной остается задача эффективного применения их в 3D-моделировании и аддитивных технологиях (рис.1). Классические подходы к этим процессам часто сталкиваются с ограничениями, снижая общую отдачу от производственных линий. В данной статье разберётся, как использование нейросетей может помочь революции 3D-моделирования и аддитивных технологий, чтобы добиться максимальной производительности в производственных процессах [1]. Рисунок 1. 3DBenchy, стандартная тестовая модель для 3D-печати. Нейросети представляют собой компьютерные системы, вдохновленные принципами организации и работы человеческого мозга. Они способны обучаться, распознавать паттерны из данных и генерировать обоснованные выводы [2]. Нейросети классифицируют по типам задач, с которыми они работают: Многослойные перцептроны (MLP), или перцептроны, обрабатывают числовые данные; Свёрточные сети (CNN) bпользуются для анализа визуальных изображений; Рекуррентные сети (RNN) собирают и обрабатывают информацию, которая меняется с течением времени; Генеративные ↳Читать далее

Russia’s fuel and energy complex remains the foundation of the national economy, ensuring the functioning of productive forces, generating a significant share of export earnings and determining the country’s geopolitical position. Under the conditions of sanctions pressure, global energy transition and technological competition, the fuel and energy complex faces the need not only to maintain current production volumes, but also to radically modernize its production and management processes through the introduction of advanced information and cyber technologies. In recent years, the trend of spatial concentration of the population and economic activity has intensified in Russia. The unification of neighboring settlements into agglomerations — territorial formations with close industrial, infrastructural, socio-economic and labor ties — creates new conditions for the development of the fuel and energy sector. The key features of such zones are compactness, 1.5-hour accessibility, high population density, integrity of labor and real estate markets, as well as multicomponent ↳Читать далее