Page 141 - ΝΑΥΤΙΚΑ ΧΡΟΝΙΚΑ - AUGUST 2023
P. 141
ΑΠΟ ΤΗ ΓΕΦΥΡΑ
μηχανικής μάθησης και υπολογιστική όραση για Μόλις συλλεχθούν, τα δεδομένα υποβάλλονται
την ανάλυση δεδομένων από διάφορες πηγές, η σε προεπεξεργασία για την εξάλειψη θορύβων
τεχνητή νοημοσύνη έχει τη δυνατότητα να προ- και τη διασφάλιση της ακρίβειας. Στη συνέχεια,
σφέρει πιο αποτελεσματικές, ακριβείς και οικονο- οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης αναλύουν τα
μικά αποδοτικές λύσεις, μεταμορφώνοντας έτσι δεδομένα για να ανιχνεύσουν μοτίβα διάβρωσης.
βαθιά την προσέγγιση της βιομηχανίας ως προς Επιπλέον, οι αλγόριθμοι βαθιάς μάθησης μπορούν
τη διαχείριση της διάβρωσης. να αναγνωρίσουν μοτίβα σε διαβρωμένες επιφα-
Τα συστήματα ανίχνευσης διάβρωσης που λει- νειακές εικόνες, που συχνά είναι δύσκολο για τον
τουργούν με τεχνητή νοημοσύνη περιλαμβάνουν άνθρωπο να ανιχνεύσει.
πολλά βασικά στοιχεία, όπως συλλογή και προε- Οι τεχνικές υπολογιστικής όρασης επιτρέπουν
πεξεργασία δεδομένων, αλγόριθμους μηχανικής περαιτέρω την ανίχνευση διάβρωσης σε πραγ-
μάθησης και βαθιάς μάθησης, όραση υπολογιστή ματικό χρόνο, αναλύοντας εικόνες και βίντεο
και τεχνικές επεξεργασίας εικόνας. Τα δεδομένα, από διαβρωμένες επιφάνειες. Μπορούν επίσης
συμπεριλαμβανομένων των παραμέτρων όπως η να δημιουργήσουν τρισδιάστατα μοντέλα δια-
θερμοκρασία, η υγρασία και τα ποσοστά διάβρω- βρωμένων επιφανειών για να διευκολύνουν την
σης, μπορούν να συλλεχθούν χρησιμοποιώντας ολοκληρωμένη ανάλυση και τον αποτελεσματικό
αισθητήρες Internet of Things (IoT). σχεδιασμό πρόληψης διάβρωσης και συντήρησης.
141
