Rețelele neuronale sunt un set de algoritmi, inspirate în mare parte din modelul creierului uman, care sunt concepute pentru a recunoaște tipare. Acestea reprezintă o funcție matematică care pune în corespondență o intrare dată cu ieșirea dorită
Rețelele neuronale constau dintr-un strat de intrare, straturi ascunse, un strat de ieșire, un set de ponderi și polarizări între fiecare strat și o funcție de activare pentru fiecare strat ascuns
Valorile ponderilor și ale polarizărilor determină puterea predicțiilor din cadrul modelului. Procesul de reglare fină a ponderilor și a polarizărilor din datele de intrare este cunoscut sub numele de antrenarea rețelei neuronale
Fiecare iterație a procesului de instruire calculează ieșirile preconizate și actualizează ponderile și polarizările fiecărui strat. Puterile și polarizările sunt actualizate pe baza "pierderii" sau a "erorii" din fiecare strat; pierderea reprezintă diferența dintre fiecare valoare prezisă și valoarea reală. Scopul nostru în timpul antrenamentului este de a găsi setul de ponderi și polarizări care minimizează cel mai bine pierderea. La început, fiecărui strat i se atribuie ponderi aleatorii, iar procesul de instruire rafinează aceste ponderi până când eroarea dintre valorile prezise și valoarea reală este minimizată
Cum folosim rețelele neuronale în tehnologia de pulverizare?
Utilizăm rețele neuronale pentru a prezice dimensiunea picăturii unui spray pe baza exclusiv a datelor de semnal de la un senzor. Utilizarea rețelelor neuronale pentru a prezice valorile dimensiunii picăturii înseamnă că capacitățile de estimare ale sistemului pot fi extinse pentru a acoperi date pentru tot felul de substanțe chimice, nu doar pentru apă. Acest lucru este extrem de benefic, deoarece face ca dezvoltarea și implementarea dispozitivului să fie mai rapidă, mai ieftină și mai ușor de perfecționat
De ce avem nevoie de rețele neuronale în tehnologia de pulverizare?
Dispozitivele de măsurare a dimensiunii picăturilor costă peste 250.000 de dolari, fără a include costurile tehnicienilor și inginerilor foarte bine pregătiți care colectează și interpretează datele. Un dispozitiv mobil de măsurare a dimensiunii picăturilor, alimentat de o rețea neuronală, ar costa mult mai puțin și ar putea fi operat de oricine care dispune de software, de câteva instrucțiuni inițiale de operare și de o pregătire de bază. În funcție de aplicație și de calitatea datelor de ieșire, rentabilitatea investiției pentru un astfel de instrument ar putea fi măsurată în câteva luni sau chiar săptămâni
Dacă doriți să discutați mai în profunzime despre acest subiect, vă rugăm să ne contactați sau să intrați în legătură directă cu mine prin LinkedIn.