В инженерной школе Механико-математического факультета Новосибирского государственного университета студенты разработали алгоритм, с помощью которого обучили нейросеть распознавать водные капли из форсунки в сверхзвуковом потоке, собирать данные о массе, размерах, скорости и перемещении капель и обрабатывать эти данные.

По просьбе компании «Сигма-Про» инженеры Лаборатории прикладных цифровых технологий НГУ создают программное обеспечение для исследований механики жидкости и газа. ПО нового класса задач поможет в разработке антиобледенительных средств для летательных аппаратов, изучать способы доставки лекарств в аэрозольной форме, создавать спрейные системы охлаждения, наносить лакокрасочное покрытие.

«Наша лаборатория занимается разработкой и внедрением алгоритмов для решения прикладных задач механики, гидродинамики и тепломассопереноса, биоинженерии и обработки естественного языка через комбинирование результатов суперкомпьютерного моделирования, эксперимента и современных методов машинного обучения. На данный момент «Сигма-Про» разрабатывает собственное программное обеспечение для экспериментальных исследований и испытаний в области механики жидкости и газа. Ребята из Инженерной школы регулярно привлекаются к нашим проектам, и этот случай не стал исключением», — рассказал заведующий лабораторией, доктор физико-математических наук Рустам Мулляджанов.

Ранее НГУ и Институт теплофизики им. С. С. Кутателадзе СО РАН запустили аппаратную базу комплексов «ПОЛИС», для которой теперь подготовили программное обеспечение «ActualFlow». В него был внедрен новый алгоритм обучения нейросети.

«Моя роль в проекте заключалась в разметке данных для обучения модели, а также в разработке и модифицировании нейронной сети для сегментации капель на изображении. Изначально заказчик предоставил данные в виде набора пар последовательных изображений»,— сообщил студент Инженерной школы Механико-математического факультета НГУ Тимур Гарипов.

Источник фото: www.nsu.ru