КАК РАЗВИТИЕ НЕЙРОСЕТЕЙ ВЛИЯЕТ НА АВТОМОБИЛЕСТРОЕНИЕ В НАШИ ДНИ

HOW THE DEVELOPMENT OF NEURAL NETWORKS AFFECTS THE AUTOMOTIVE INDUSTRY THESE DAYS

Maxim Gulin

graduate student, Nizhny Novgorod State Technical University named after R.E. Alekseev

Russia, Nizhny Novgorod

Andrey Kurkin

Doctor of Physical and Mathematical Sciences, professor, Nizhny Novgorod State Technical University named after R.E. Alekseev,

Russia, Nizhny Novgorod

АННОТАЦИЯ

Результаты научно-технического развития неизменно влияют практически на всех сферы профессиональной жизнедеятельности человека. Особое значение в данном отношении имеет интеграция и использование результатов развития сегмента информационных технологий и искусственного интеллекта, в частности. Основной целью представленной статьи является выполнение анализа относительно влияния развития искусственных нейронных сетей на автомобильную промышленность. В результате работы подтверждается актуальность и необходимость цифровизации сферы автомобилестроения. Определено место и преимущества использования искусственных нейронных сетей в рассматриваемом сегменте промышленности.

ABSTRACT

The results of scientific and technological development invariably affect almost all spheres of professional human activity. Of particular importance in this regard is the integration and use of the results of the development of the information technology segment and artificial intelligence, in particular. The main purpose of the presented article is to perform an analysis regarding the impact of the development of artificial neural networks on the automotive industry. Because of the work, the relevance and necessity of digitalization of the automotive industry are confirm. The place and advantages of using artificial neural networks in the industry segment under consideration are determined.

Ключевые слова: автомобильная промышленность, искусственная нейронная сеть, цифровизация, автомобилестроение, транспорт.

Keywords: automotive industry, artificial neural network, digitalization, automotive industry, transport.

Автомобилестроение является одной из наиболее актуальных областей развития экономики практически во всех странах современного мира. Во многом это связано с необходимостью обеспечения высоких показателей эффективности и безопасности эксплуатируемого транспорта. На момент 2024 года автомобилестроение переживает активную интеграцию с информационными технологиями (далее – ИТ) в рамках концепции Индустрии 4.0, способствуя автоматизации и цифровизации всех этапов производства. Особое внимание уделяется использованию искусственного интеллекта (далее – ИИ), и искусственным нейронным сетям (далее – ИНС), в частности, играющим ключевую роль в оптимизации производственных процессов и повышении качества продукции [1]. В автомобилестроении ИИ применяется для автоматизации проектирования (CAD), моделирования и проведения испытаний, что позволяет существенно сокращать время разработки новых изделий. Также алгоритмы машинного обучения активно внедряются в системы контроля качества, обеспечивая предсказуемость дефектов на ранних этапах производства и других задачах данного сектора промышленности. Благодаря Индустрии 4.0 и ее акценту на ИИ и нейронные сети в сфере автомобилестроения становится возможной интеграция автономных производственных линий, использующих роботов и системы предиктивного обслуживания, что существенно снижает затраты на производство и обслуживание оборудования [2]. В будущем следует ожидать еще более глубокую интеграцию ИИ, особенно в таких направлениях, как оптимизация логистики, предсказание спроса на продукцию и персонализация производственных процессов. Так, по результатам анализа последних тенденций автором определен ряд основных направлений интеграции ИНС в сфере автомобилестроения (рис. 1). Важно подчеркнуть, что современные технологии начинают активно использоваться практически на всех стадиях проектирования и создания автотранспортных средств [3]. В этой стези основным вопросом становится то, как развитие ИТ и ИИ, в частности, влияет на автомобилестроение в настоящий период времени.

Рисунок 1. Пути интеграции ИНС в автомобилестроении

В результате анализа автором выделены следующие задачи, которые решаются посредством ИНС в автомобилестроении:

1. Автономное вождение. ИНС играют ключевую роль в разработке систем автопилота [4]. Они обрабатывают данные с множества датчиков (камер, радаров, лидаров) для анализа окружающей среды, распознавания объектов, их траекторий и принятия решений в сложных дорожных ситуациях;

2. Распознавание и анализ образов. Нейросети активно используются для распознавания дорожных знаков, пешеходов, транспортных средств и других объектов на дороге, что улучшает безопасность и навигацию автомобилей;

3. Оптимизация топливной эффективности. ИНС помогают в управлении расходом топлива и энергетических ресурсов, анализируя данные о работе двигателя и адаптируя режимы работы в реальном времени для максимальной экономии топлива;

4. Управление системами безопасности. Нейронные сети применяются для анализа дорожной ситуации и активации систем помощи водителю (ADAS), таких как система экстренного торможения, удержания в полосе и предотвращения столкновений;

5. Диагностика и прогнозирование поломок [5]. ИНС используются для анализа технического состояния автомобиля в реальном времени. Они способны выявлять потенциальные неисправности на ранних стадиях, предсказательно обслуживать технику и минимизировать риск внезапных поломок;

6. Оптимизация производственных процессов. В автомобилестроительных заводах ИНС применяются для автоматизации процессов на производственных линиях, контроля качества продукции и роботизации операций;

7. Улучшение пользовательского опыта и взаимодействия с водителем. ИНС применяются для создания интеллектуальных систем взаимодействия с водителем, таких как голосовые ассистенты, системы распознавания лица и жестов. Это позволяет персонализировать настройки автомобиля, улучшить комфорт вождения и повысить безопасность за счёт контроля состояния водителя (например, мониторинг уровня усталости или концентрации);

8. Планирование маршрута и навигация. Нейронные сети помогают в оптимизации маршрутов на основе анализа данных о дорожной ситуации в реальном времени, включая пробки, погодные условия и аварии. Это позволяет сократить время в пути, снизить нагрузку на водителя и повысить эффективность использования топлива;

9. Адаптивное управление подвеской. ИНС могут анализировать дорожные условия и адаптировать подвеску в режиме реального времени для улучшения плавности хода и устойчивости автомобиля. Это обеспечивает более комфортное вождение, особенно в условиях плохого дорожного покрытия или на сложных участках трассы;

10. Калибровка и управление батареями в электромобилях. В электромобилях нейронные сети помогают оптимизировать управление батареями, включая их зарядку и разрядку, анализируя температурные и эксплуатационные данные. Это продлевает срок службы батареи и увеличивает её эффективность, что важно для электромобилей.

При этом основными преимуществами развития ИНС в автомобилестроении по мнению автора являются:

1. Высокая скорость обработки данных. ИНС могут анализировать огромные массивы данных в режиме реального времени, что критически важно для автономного вождения и обеспечения безопасности;

2. Способность к самообучению. Нейронные сети обладают способностью к обучению на основе накопленных данных, что делает их всё более точными в распознавании сложных дорожных ситуаций и принятии решений;

3. Универсальность применения. ИНС можно адаптировать под различные задачи - от управления производством до систем безопасности в автомобиле, что делает их универсальным инструментом в автомобильной отрасли;

4. Улучшение безопасности [6]. Использование ИНС для анализа данных с множества датчиков и камер повышает безопасность на дорогах за счет точного распознавания объектов, прогнозирования поведения участников движения и автоматического реагирования;

5. Оптимизация ресурсов. ИНС позволяют оптимизировать использование топлива и электроэнергии, а также улучшить планирование технического обслуживания, что снижает общие эксплуатационные расходы автомобилей;

6. Повышение качества продукции. Нейронные сети, применяемые в процессе производства, позволяют обнаруживать даже малейшие дефекты на этапах сборки, что значительно улучшает качество готовой продукции.

Как видно из приведенных перечней, развитие искусственного интеллекта и нейронных сетей оказывает значительное влияние на автомобильную промышленность, трансформируя как процессы проектирования и производства, так и эксплуатацию автомобилей. В последние годы ИИ стал важной частью автомобильных технологий, поскольку его способность анализировать и обрабатывать большие объемы данных предоставляет новые возможности для повышения эффективности и безопасности транспортных средств. В проектировании автомобилей ИИ и нейронные сети ускоряют разработку и тестирование. Автомобильные компании используют нейросети для создания цифровых двойников автомобилей, что позволяет моделировать и анализировать поведение автомобиля в различных ситуациях, снижая затраты на физические прототипы. Нейронные сети также применяются для оптимизации аэродинамики, распределения веса и безопасности транспортных средств, что позволяет находить более эффективные инженерные решения.

Одним из наиболее очевидных направлений внедрения ИИ в автомобилестроении является развитие автономных транспортных средств. Нейронные сети используются для обработки данных с камер, лидаров и других датчиков, позволяя автомобилю распознавать объекты на дороге, принимать решения в реальном времени и адаптироваться к изменяющимся условиям. Развитие таких технологий уже делает автомобили более безопасными и эффективными, минимизируя человеческие ошибки. Помимо этого, ИИ активно используется в системах безопасности и помощи водителю. Нейросети анализируют данные с датчиков, прогнозируя потенциально опасные ситуации, например, аварии, и автоматически корректируют действия водителя. Это включает системы адаптивного круиз-контроля, экстренного торможения и помощи в удержании полосы. С учетом текущих тенденций автор считает, что в будущем ИИ сможет ещё больше улучшить безопасность, предсказательно реагируя на поведение других участников дорожного движения.

Производственные процессы также претерпевают изменения благодаря ИИ. Нейросети оптимизируют управление цепочками поставок, мониторинг производственных линий и контроль качества продукции. Эти технологии позволяют предсказательно устранять возможные проблемы на производстве, увеличивая эффективность и сокращая затраты. Машинное обучение также активно используется в прогнозировании спроса, что помогает компаниям лучше планировать производство и поставки. Как видно, в 2024 году автомобилестроение находится на пороге значительных изменений за счет внедрения ИНС. Эти технологии способствуют ускорению разработок, повышению безопасности, улучшению производственных процессов и приближению эпохи автономного транспорта. С каждым годом ИИ становится неотъемлемой частью автомобильной промышленности, открывая новые горизонты для её дальнейшего развития. Таким образом, основной целью представленной статьи являлось выполнение анализа относительно влияния развития искусственных нейронных сетей на автомобильную промышленность. Автором определено, что в 2024 году автомобилестроение находится на пороге значительных изменений, во многом благодаря внедрению искусственных нейронных сетей. Данные технологии кардинально преобразуют подходы к проектированию, производству и эксплуатации автомобилей. Применение ИНС в решении различных задач, таких как распознавание объектов, прогнозирование поломок и оптимизации топливной эффективности, открывает новые горизонты для инновационных разработок. Способность нейронных сетей к самообучению и обработке больших объёмов данных позволяет автомобилям адаптироваться к меняющимся условиям на дороге, повышая уровень безопасности и удобства для пользователей. Преимущества, которые предоставляют ИНС в автомобилестроении, очевидны. Они не только способствуют улучшению качества продукции и снижению эксплуатационных затрат, но и помогают производителям внедрять более устойчивые и эффективные решения. В результате, интеграция информационных технологий и искусственного интеллекта в автомобилестроение становится ключевым фактором, определяющим его развитие в будущем. В заключение следует отметить, что использование ИНС в автомобилестроении открывает новые перспективы для отрасли, обещая более безопасные, эффективные и устойчивые автомобили, которые соответствуют требованиям времени и потребностям пользователей. Эта трансформация подчеркивает важность дальнейшего инвестирования в инновации и развитие технологий, способных изменить облик транспорта в следующем десятилетии. ИНС продолжают развиваться и совершенствоваться, открывая новые возможности для автомобильной индустрии, особенно в контексте будущего полностью автономного транспорта.

Список литературы:

1. Липатов А.Г., Белова Е.Ю. Эффективность эксплуатации транспортных средств с использованием искусственного интеллекта // Инновации и инвестиции. 2023. №6. С. 165-167.
2. Konstantinidis, F. K., Myrillas, N., Tsintotas, K. A., Mouroutsos, S. G., & Gasteratos, A. (2023). Структура оценки зрелости технологий для систем машинного зрения Industry 5.0 на основе систематического обзора литературы в автомобильном производстве. В International Journal of Production Research. https://doi.org/10.1080/00207543.2023.2270588.
3. Longo, N., Serpi, V., Jacazio, G. и Sorli, M. (2018). Методы предиктивного обслуживания на основе моделей, применяемые в автомобильной промышленности. Европейская конференция PHM Society, 4(1). https://doi.org/10.36001/phme.2018.v4i1.353.
4. Kebisek, M., Spendla, L., Tanuska, P., Gaspar, G. и Hrcka, L. (2019). Сравнение нейронных сетей для классификации ошибок покраски для автомобильной промышленности в соответствии с концепцией промышленности 4.0. Достижения в области интеллектуальных систем и вычислений, 985. https://doi.org/10.1007/978-3-030-19810-7_35.
5. Sekhar, R., Solke, N., & Shah, P. (2023). Программные датчики бережливого производства для автомобильной промышленности. Прикладные системные инновации, 6(1). https://doi.org/10.3390/asi6010022.
6. Ciancio, V., Homri, L., Dantan, J. Y., & Siadat, A. (2024). Development of a flexible data management system, to implement predictive maintenance in the Industry 4.0 context. International Journal of Production Research, 62(6). https://doi.org/10.1080/00207543.2023.2217293.