Китайские исследователи создали инновационный подход к оптимизации водопотребления, снижению выбросов углекислого газа и повышению экономической эффективности на промышленных объектах. Проект представили ученые из Института технологических процессов Китайской академии наук — Юэхун Чжао и Хунбинь Цао.
Фото: unsplash
Новая методика объединяет физические модели производственных процессов и алгоритмы машинного обучения. Разработанная модель обеспечивает баланс между экологическими и экономическими интересами. Результаты опубликованы в научном журнале «Water & Ecology».
Инструмент предназначен для управления водными ресурсами в промышленных кластерах и минимизации экологического воздействия при минимальных затратах.
Программное обеспечение успешно протестировали на металлургических предприятиях. Ранее подобные задачи решались либо с помощью сложных физических моделей, либо нейросетевых алгоритмов, результаты которых трудно интерпретировать. Новый метод объединяет преимущества обоих подходов, обеспечивая высокую точность расчетов и стабильную работу даже при ограниченном объеме информации.
Эксперты считают, что внедрение таких систем может снизить затраты предприятий за счет оптимизации ресурсов и уменьшения штрафов за экологическое воздействие. Однако для малых предприятий доступ к этой технологии ограничен, и ее внедрение и поддержка могут потребовать дополнительных инвестиций.
Ранее Bzzz.news сообщал, что ученые применили векторный метод для стократного ускорения ИИ-навигации.
