Ученые из Томского государственного университета (ТГУ) разработали передовые математические модели и программное обеспечение, способные автоматически определять качество отечественных электроприборов с использованием нейросетевых технологий.
Их разработка уже продемонстрировала эффективность, превосходящую аналогичные мировые решения. Решение основано на анализе трехмерных изображений различных компонентов, что позволяет повышать скорость и точность диагностики.
В процессе обучения нейросетей использовались цифровые двойники таких объектов, как печатные платы, транзисторы, конденсаторы и катушки индуктивности, что дополнительно обогатило базу данных для повышения точности алгоритмов.
Такие инновации открывают перед производителями новые горизонты в области контроля качества и могут оказать заметное влияние на развитие электроники в стране, способствуя улучшению надежности и безопасности устройств.
Исследования и результаты команды ТГУ подчеркивают потенциал нейросетей, которые становятся все более востребованными в различных отраслях, включая промышленность и электронику.
