Cele badawcze zespołu
Badanie zastosowania publicznie dostępnych sieci Deep Learning do celów poszukiwania anomalii w sygnałach akustycznych, przy wstępnym przetworzeniu sygnału za pomocą krótkoczasowej transformaty Fouriera.
- Przystosowanie publicznie dostępnych sieci Deep Learning do celów poszukiwania anomalii w sygnałach akustycznych, po wyznaczeniu ich widma falkowego.
- Projektowanie nowego jądra przekształcenia falkowego.
- Projektowanie i wyszkolenie nowej sieci neuronowej Deep Learning oraz analiza kosztów obliczeniowych szkolenia sieci pod kątem wzrostu dokładności.
- Opracowywanie narzędzi diagnostycznych do monitoringu stanu maszyn i urządzeń ze szczególnym uwzględnieniem przemysłowych ciągów technologicznych.
- Opracowywanie algorytmów DL dla wspomagania pracy okularów Rozszerzonej Rzeczywistości.
- Opracowywanie algorytmów DL dla mechanizmów współpracy robot-robot (R2R) oraz robot-człowiek (R2H).
Przemysł 4.0 ma wpływ na firmy w 3 wymiarach:
- pierwszy – jest związany ze smart factory i dotyczy cyfryzacji oraz integracji poziomych i pionowych łańcuchów wartości
- drugi – obejmuje inteligentne produkty,
- trzeci – nowoczesne modele biznesowe.
Celem Industry 4.0 jest przekształcenie zakładów przemysłowych w inteligentne fabryki, które są w stanie dostosowywać do zmieniających się wymagań klientów. Materiały produkowane lub wykorzystywane do produkcji można zawsze zidentyfikować, mają one także możliwość niezależnego komunikowania się między sobą.