Статус проекта: инициирован
Университет: ФГБОУ ВО «Кемеровский государственный университет»
Руководитель проекта: Шафрай Антон Валерьевич, shafraia@mail.ru
В проекте разрабатывается подход к применению машинного обучения (ML) и искусственных нейронных сетей (ANN) для оптимизации и предиктивной аналитики технологических процессов производства пищевых концентратов с заданным уровнем качества.
Для этого осуществляется сбор экспериментальных данных, обработка и анализ, в т.ч. ГОСТов, технологических инструкций и условий.
Эти данные представлены в виде базы знаний, на основе которых будут построены ML и ANN-модели.
Предполагается описать алгоритмы действий для моделирования процессов производства пищевых концентратов с различными свойствами, такими как повышение выносливости, физической силы, зрения и/или других показателей для лиц определенных профессий (в т.ч. военнослужащих и сотрудников силовых структур, МЧС).
Реализация проекта позволит решать общие задачи: контроля качества, оптимизации работы оборудования и технологических процессов.
Разработанная в рамках проекта рекомендательная система (система искусственного интеллекта на основе разработанных моделей) сможет как проектировать технологические линии, подбирать сырье и составлять рецептуру для функциональных пищевых концентратов с заданными свойствами, так и проектировать функциональные пищевые концентраты на основе имеющихся технологических линий и сырья.
Цель и задачи
Целью проекта является разработка алгоритмов применения машинного обучения и нейронных сетей для технологических процессов производства функциональных пищевых концентратов с заданным уровнем качества.
Задачами проекта являются:
1. Провести аналитические исследования классификации функциональных пищевых концентратов.
2. Провести аналитические исследования требований к качеству функциональных пищевых концентратов.
3. Провести аналитические исследования правил приемки, методов контроля, транспортировки и хранения функциональных пищевых концентратов.
4. Обобщить полученную информацию, сгруппировать ее в единую базу знаний и сформировать на ее основе набор данных (датасет) для построения моделей машинного обучения и нейронных сетей.
5. Построить модели машинного обучения и нейронных сетей.
6. Рассчитать оптимальные параметры технологических процессов для получения функциональных пищевых концентратов с заданными свойствами и высокого качества.
7. Провести апробацию полученных параметров технологических процессов на производстве.
8. Сформулировать подход для построения моделей технологических процессов производства функциональных пищевых концентратов.
9. На основании полученных моделей разработать рекомендательную систему для построения оптимальных технологических процессов производства функциональных пищевых концентратов
Для этого осуществляется сбор экспериментальных данных, обработка и анализ, в т.ч. ГОСТов, технологических инструкций и условий.
Эти данные представлены в виде базы знаний, на основе которых будут построены ML и ANN-модели.
Предполагается описать алгоритмы действий для моделирования процессов производства пищевых концентратов с различными свойствами, такими как повышение выносливости, физической силы, зрения и/или других показателей для лиц определенных профессий (в т.ч. военнослужащих и сотрудников силовых структур, МЧС).
Реализация проекта позволит решать общие задачи: контроля качества, оптимизации работы оборудования и технологических процессов.
Разработанная в рамках проекта рекомендательная система (система искусственного интеллекта на основе разработанных моделей) сможет как проектировать технологические линии, подбирать сырье и составлять рецептуру для функциональных пищевых концентратов с заданными свойствами, так и проектировать функциональные пищевые концентраты на основе имеющихся технологических линий и сырья.
Цель и задачи
Целью проекта является разработка алгоритмов применения машинного обучения и нейронных сетей для технологических процессов производства функциональных пищевых концентратов с заданным уровнем качества.
Задачами проекта являются:
1. Провести аналитические исследования классификации функциональных пищевых концентратов.
2. Провести аналитические исследования требований к качеству функциональных пищевых концентратов.
3. Провести аналитические исследования правил приемки, методов контроля, транспортировки и хранения функциональных пищевых концентратов.
4. Обобщить полученную информацию, сгруппировать ее в единую базу знаний и сформировать на ее основе набор данных (датасет) для построения моделей машинного обучения и нейронных сетей.
5. Построить модели машинного обучения и нейронных сетей.
6. Рассчитать оптимальные параметры технологических процессов для получения функциональных пищевых концентратов с заданными свойствами и высокого качества.
7. Провести апробацию полученных параметров технологических процессов на производстве.
8. Сформулировать подход для построения моделей технологических процессов производства функциональных пищевых концентратов.
9. На основании полученных моделей разработать рекомендательную систему для построения оптимальных технологических процессов производства функциональных пищевых концентратов
Основные результаты проекта.
В ходе реализации проекта будут опубликованы 12 статей в изданиях, индексируемых в базах данных «Сеть науки» (Web of Science Core Collection), «Скопус» (Scopus) или RSCI, также будут зарегистрированы 1 база данных, 1 программа ЭВМ и 3 ноу-хау; подготовлена и издана 1 монография, подготовлены рукописи 1 кандидатской и 1 докторской диссертации. Созданные в рамках исследования модели могут быть применены для решения задач контроля качества, оптимизации работы оборудования, технологических процессов, а также для создания функциональных пищевых концентратов с заданными свойствами. Повышение уровня контроля качества позволяет снизить себестоимость продукции и уменьшить количество брака. Оптимизация работы оборудования и технологических процессов позволяет увеличить выход целевой продукции за счет системы поддержки принятия решений (рекомендательной системы) на основе разработанных моделей. Введение и апробация подобных решений на единичных предприятиях даст данные для их обобщения и разработки системного подхода к их применению.
Реализация проекта позволит быстро проектировать производства и налаживать выпуск продукции, соответствующей региональным повесткам: здоровьесбережения населения, проживающего на территориях с высокой антропогенной нагрузкой, путем изготовления функциональных пищевых концентратов с заданными свойствами и высокого качества для профилактики свойственных региону заболеваний; экипировки мобилизованных военнослужащих и работников ОМОНа и МЧС пищевыми концентратами (спецпаек) специальной функциональной направленности, повышающими выносливость и/или работоспособность (можно ориентироваться и на другие свойства) в зимние холода, ночное время.
Выполнение исследования способствует инновационному развитию пищевой индустрии, Стратегии НТР РФ, а также мировых стратегических программ и повесток. Функциональные пищевые концентраты обеспечивают дополнительный спрос потребителей, стимулируют его в направлении правильного питания, обеспечивая дополнительное производство, занятость, экономическое развитие отрасли. Социальные эффекты проекта исходят от источников двух видов: внутреннее производство позволяет обеспечить занятость, следовательно, сократить напряженность на рынке труда, внешнее — социальные, налоговые выплаты, полученные от дополнительных доходов, формируют стабильную бюджетную основу государства, позволяют в быстрые сроки спроектировать производство продуктов питания для определенных групп лиц, например, выполняющих задачи СВО.
В ходе реализации проекта будут опубликованы 12 статей в изданиях, индексируемых в базах данных «Сеть науки» (Web of Science Core Collection), «Скопус» (Scopus) или RSCI, также будут зарегистрированы 1 база данных, 1 программа ЭВМ и 3 ноу-хау; подготовлена и издана 1 монография, подготовлены рукописи 1 кандидатской и 1 докторской диссертации. Созданные в рамках исследования модели могут быть применены для решения задач контроля качества, оптимизации работы оборудования, технологических процессов, а также для создания функциональных пищевых концентратов с заданными свойствами. Повышение уровня контроля качества позволяет снизить себестоимость продукции и уменьшить количество брака. Оптимизация работы оборудования и технологических процессов позволяет увеличить выход целевой продукции за счет системы поддержки принятия решений (рекомендательной системы) на основе разработанных моделей. Введение и апробация подобных решений на единичных предприятиях даст данные для их обобщения и разработки системного подхода к их применению.
Реализация проекта позволит быстро проектировать производства и налаживать выпуск продукции, соответствующей региональным повесткам: здоровьесбережения населения, проживающего на территориях с высокой антропогенной нагрузкой, путем изготовления функциональных пищевых концентратов с заданными свойствами и высокого качества для профилактики свойственных региону заболеваний; экипировки мобилизованных военнослужащих и работников ОМОНа и МЧС пищевыми концентратами (спецпаек) специальной функциональной направленности, повышающими выносливость и/или работоспособность (можно ориентироваться и на другие свойства) в зимние холода, ночное время.
Выполнение исследования способствует инновационному развитию пищевой индустрии, Стратегии НТР РФ, а также мировых стратегических программ и повесток. Функциональные пищевые концентраты обеспечивают дополнительный спрос потребителей, стимулируют его в направлении правильного питания, обеспечивая дополнительное производство, занятость, экономическое развитие отрасли. Социальные эффекты проекта исходят от источников двух видов: внутреннее производство позволяет обеспечить занятость, следовательно, сократить напряженность на рынке труда, внешнее — социальные, налоговые выплаты, полученные от дополнительных доходов, формируют стабильную бюджетную основу государства, позволяют в быстрые сроки спроектировать производство продуктов питания для определенных групп лиц, например, выполняющих задачи СВО.