Традиционные методы анализа воздуха либо слишком сложны для повседневного использования, либо грешат ложными срабатываниями. Ученые из СПбПУ предложили альтернативу: комплекс, объединяющий двухмембранный МЭМС-сенсор, предиктивную модель и нейросеть-трансформер. Система распознает угрозу по незначительным выбросам угарного газа, фиксируя изменения температуры за 1–3 секунды.
Петербургские инженеры научили нейросети чувствовать запах тления
Разработчики из петербургского Политеха представили систему, способную уловить начало пожара еще до появления пламени. Устройство анализирует состав воздуха на стадии тления, реагируя на опасные газы быстрее традиционных датчиков и потребляя при этом минимум энергии, что делает его потенциальной заменой дорогостоящим зарубежным аналогам.
Экономичность разработки подтверждается цифрами: устройство потребляет менее 50 милливатт. Главное преимущество кроется в скорости настройки — цикл кастомизации под конкретные задачи занимает до трех дней, тогда как зарубежным системам требуется от полугода до года. По словам руководителя проекта Анастасии Кондратьевой, команда создала целую экосистему, где нейросеть обучается на физических моделях процессов, что позволяет распознавать новые угрозы без полной перенастройки алгоритмов. Выход готового комплекса на рынок запланирован на 2027 год.
Комментарии (0)
Пока нет комментариев. Будьте первым!