В Томске намерены обучить нейросеть замешивать составы бетона, чтобы конечный продукт выполнял определенные цели.
Бетон может быть разным по плотности и структуре, что определяет число так называемых пор, в нем образованных. Чтобы получить итоговый материал с тем или иным числом пористости, специалисты из Томского политехнического университета решили обучить нейросеть анализировать итоговый продукт и составить оптимальную смесь для получения такого же результата. Об этом сообщается в пресс-службе вуза.
В частности, бетон имеет несколько компонентов в своем составе – песок, щебень, воду и минеральные или химические добавки. В зависимости от последних и формируется плотность будущего материала.
Для обучения нейросети специалисты подобрали базу снимков готовых структур бетона. Ожидается, что компьютер сможет помочь разработать прочный материал для различных целей.
