Ближайшие события

10.09.2026 - 11.09.2026

XII Федеральнsq форум по ИТ и цифровым технологиям нефтегазовой отрасли России Smart Oil & Gas 2026

Город: С.-Петербург

10.09.2026

XVII Премии имени Федора Прядунова «Лучшие цифровые решения для нефтегазовой отрасли»

Город: Санкт-Петербург

15.09.2026 - 17.09.2026

WIN RUSSIA 2026: автоматизация и роботизация. Тенденции и вектор развития. Практические решения из реального сектора.

Город: Москва

15.09.2026 - 16.09.2026

IV Международный форум «Сеймартек ТОиР. Повышение эффективности ТОиР – 2026»

Город: Челябинск

16.09.2026

Специализированный семинар «Тренды промышленной автоматизации 2026»

Город: Уфа

нейронные сети

Статьи

Автоматизация в промышленности, №8 2026

Обсуждаем тему: Модели в задачах мониторинга и управления производственными процессами

Саитова В.Д., Торгашов А.Ю., Штакин Д.В.

Разработка виртуального анализатора по содержанию прекурсоров бензола в сырье риформинга для повышения эффективности управления бензиновой цепочкой установок НПЗ

Ключевые слова: ансамблевый метод, бутстрэп, виртуальный анализатор качества, гидрокрекинг, каталитический риформинг, метод опорных векторов, нейронные сети, регрессия гауссовских процессов, система усовершенствованного управления технологическим процессом, углеводородный состав, фракционирование нафты

Автоматизация в промышленности, №8 2026

Обсуждаем тему: Модели в задачах мониторинга и управления производственными процессами

Валерьевич А.О., Крюков А.О., Певнев А.Н., Фокин Д.Е., Хабибуллин А.Р., Хасанова Л.Н.

Разработка нейросетевых виртуальных анализаторов для предсказания показателя текучести расплава порошка полипропилена

Ключевые слова: виртуальный анализатор, математическая модель, нейронные сети, Петлевой реактор полимеризации, полипропилен

Автоматизация в промышленности, №12 2009

Алгоритмическое и программное обеспечение систем автоматизации

Крюков О.В., Милов В.Р., Суслов Б. А.

Интеллектуализация поддержки управленческих решений в газовой отрасли

Ключевые слова: гибридные интеллектуальные системы, знания, нейронные сети, Системы поддержки принятия решений

Автоматизация в промышленности, №1 2022

Алгоритмическое и программное обеспечение

Друмов И.В., Камнев М.А., Малышев Г.С., Терехин Г.В.

Выявление дефектов на изделиях из силицированного графита с помощью нейронных сетей

Ключевые слова: валидационный набор, дефекты, машинное зрение, нейронные сети, распознавание, силицированный графит, тестовый набор, цифровизация

Автоматизация в промышленности, №6 2025

Обсуждаем тему: Технологии искусственного интеллекта в промышленности

Молчанов Д.В.

Анализ сигналов датчика пламени на основе реконструкции данных с помощью автоэнкодера для обнаружения аномалий

Ключевые слова: автоэнкодер, аномалии, временные ряды, датчик пламени, ложные срабатывания, машинное обучение, нейронные сети, ошибка реконструкции, подогреватель газа, реконструкция данных

Автоматизация в промышленности, №2 2026

Обсуждаем тему: Автоматизация и цифровизация при решении задач в электроэнергетике

Ненашев В.А., Ненашев С.А., Пискленов Т.А.

Метод контроля опасных зон лесного массива вдоль линий электропередач на облаке точек с помощью применения систем технического зрения

Ключевые слова: воздушное лазерное сканирование, контроль лесного массива, линии электропередач, машинное обучение, нейронные сети, облако точек, техническое зрение

Автоматизация в промышленности, №4 2026

Обсуждаем тему: Технологии компьютерного зрения при решении практических задач

Воронов Р.М., Ненашев В.А., Ненашев С.А.

Автоматизированный контроль дефектов изделий с применением систем технического зрения

Ключевые слова: автоматизация производства, дефекты, контроль качества, машинное обучение, нейронные сети, облако точек, техническое зрение, трехмерное лазерное сканирование

Автоматизация в промышленности, №7 2021

Обсуждаем тему: Методы моделирования ТП в современных системах автоматизации

Головина Е.С., Ергомышев Ю.А., Комогоров А.В., Лаврентьев В.А.

Методы повышения точности моделей виртуальных анализаторов показателей качества фракции 80…180 С для колонны К-2 установки атмосферно-вакуумной перегонки нефти

Ключевые слова: АСУТП, виртуальный анализатор, нейронные сети, регрессионная модель, усовершенствованное управление

Автоматизация в промышленности, №10 2022

Обсуждаем тему: Применение нейронных сетей для распознавания изображений

Друмов И.В., Камнев М.А., Малышев Г.С., Терехин Г.В.

Использование вариационного автокодировщика для расширения обучающего набора нейронной сети, распознающей дефекты на изделиях из силицированного графита

Ключевые слова: вариационные автокодировщики, генеративные модели, декодер, дефекты, минибатч, нейронные сети, обучающий набор сети, пространство скрытых факторов, сэмплирование, энкодер

Автоматизация в промышленности, №3 2023

Алгоритмическое и программное обеспечение

Ланге П.К., Тюрин Е.А., Ярославкина Е.Е.

Система ультразвукового контроля с применением нейронных сетей

Ключевые слова: нейронные сети, ультразвуковой контроль, функция потерь, энергия акустических сигналов

Автоматизация в промышленности, №1 2021

Алгоритмическое и программное обеспечение систем автоматизации

Голев А.В.

Система анализа изменений лесного массива с помощью нейронных сетей

Ключевые слова: глубокое обучение, изображения, лесной массив, нейронные сети, спутниковые снимки

Автоматизация в промышленности, №1 2024

Обсуждаем тему: Современные технологии визуализации и обработки данных для решения промышленных задач

Ненашев В.А., Ненашев С.А.

Классификация и распознавание наземных объектов в потоке радиолокационных кадров на основе нейросетевого подхода

Ключевые слова: видеопоток радиолокационных кадров, выделение наземных объектов, классификация, нейронные сети, распознавание, сегментация кадров, техническое зрение

Автоматизация в промышленности, №5 2022

Производственные автоматизированные системы

Полянцева К.А.

Высоконагруженная платформа для агрегации и анализа неструктурированных данных о состоянии дорожного полотна

Ключевые слова: высоконагруженные приложения, детектирование дефектов, дорожное полотно, нейронные сети, неструктурированные данные

Автоматизация в промышленности, №4 2024

Алгоритмическое и программное обеспечение систем автоматизации

Романов А.С., Шаньшин С.Е., Шилов Л.С.

Использование методов машинного обучения для анализа RGB-изображений при создании трехмерных моделей на примере человеческого тела

Ключевые слова: 3D-моделирование, анализ RGB-изображений, машинное обучение, нейронные сети, точность измерений

Автоматизация в промышленности, №9 2025

Технические средства автоматизации

Медведев А.В.

Альтернатива Nvidia Jetson: компьютерные модули с TPU/NPU ускорителями

Ключевые слова: встраиваемые системы, искусственный интеллект, компьютерный модуль, машинное зрение, нейронные сети, процессоры, система на модуле

Автоматизация в промышленности, №4 2019

В фокусе: Современные решения в области промышленной визуализации

Ефимов А.И.

Методы повышения эффективности обучающих выборок путем дополнения их генерированными графическими данными

Ключевые слова: аугментация графических данных, генерация графических данных, глубокое обучение, нейронные сети, формирование обучающей выборки

Автоматизация в промышленности, №8 2023

Алгоритмическое и программное обеспечение систем автоматизации

Ибряева О.Л., Лебедев Д.К.

Применение фреймворков автоматизированного машинного обучения в задаче коррекции показаний кориолисового расходомера

Ключевые слова: ансамбли деревьев решений, градиентный бустинг, кориолисовый расходомер, метод опорных векторов, нейронные сети, системы автоматизированного машинного обучения

Автоматизация в промышленности, №12 2021

События

Лауреаты премии IT Stars им. Георгия Генса в 2021 г.

Ключевые слова: биометрическая идентификация, видеоаналитика, инновации, машинное обучение, нейронные сети, премия, транспорт

Автоматизация в промышленности, №6 2020

Обсуждаем тему: Системы хранения и обработки данных

Бабич Н.А.

О применении интерференционной нейронной сети для динамического анализа данных в реальном времени

Ключевые слова: динамический анализ, интерференционная модель, машинное обучение, нейронные сети, обнаружение аномалий, операционные системы реального времени, персептрон

Автоматизация в промышленности, №11 2012

Алгоритмическое и программное обеспечение систем автоматизации

Седлецкий Г.С., Седлецкий С.Б., Шихин В.А.

Решение проблемы оценки эксплуатационной надёжности электросетевого оборудования на основе применения нейросетевой технологии

Ключевые слова: надежность, нейронные сети, электросетевое оборудование

Последний вышедший номер

Читайте в номере:

Валидация и верификация спецификационной модели бортовой системы ситуационной осведомленности экипажа на посадке

Программная реализация формализованной пошаговой диагностики промышленных электрических щитов автоматики

Алгоритм управления качеством изменений в организационно-производственном процессе с участием ИИ-агента

Сведение материальных балансов в условиях неполной измеренности технологических потоков

Готовится к печати

Читайте в номере:

Разработка виртуального анализатора по содержанию прекурсоров бензола в сырье риформинга для повышения эффективности управления бензиновой цепочкой установок НПЗ

Автоматизация выбора автомобильных аккумуляторных батарей с учетом требований к эксплуатационным характеристикам для организации процесса управления складом предприятия

Люди и технологии, которые работают. Как отрасль промышленной автоматизации переходит от рынка оборудования к рынку инженерных решений

Метод определения стрелы провеса провода на основе анализа высокочастотных гармоник его колебаний