Các nhà khoa học của Perm Polytechnic đã phát triển một mô-đun thông minh để quản lý hệ thống cung cấp nhiệt cục bộ. Neuralati sẽ giúp tính toán chính xác và nhanh chóng tính nhiệt độ của chất làm mát ở lối ra của phòng lò hơi. Công nghệ cho phép bạn duy trì nó về mặt người tiêu dùng, tránh quá nóng không hợp lý của chất làm mát và tiết kiệm tiền khi sưởi ấm. Sự phát triển không có tương tự ở Nga.
Bây giờ các đơn vị điều khiển được sử dụng khá rộng rãi, tự động hỗ trợ nhiệt độ quy định tại ổ cắm của phòng lò hơi. Các giá trị cần thiết xác định toán tử, chủ yếu tập trung vào nhiệt kế và phản hồi khả dụng. Sự phát triển của chúng tôi liên quan đến việc kiểm soát bằng cách sử dụng các mạng thần kinh như vậy, được sử dụng trong các tính toán không chỉ giá trị hiện tại của nhiệt độ môi trường xung quanh, mà còn là một dự báo hợp lý. Điều này cho phép bạn đánh giá trước nhiệt độ của người vận chuyển và tránh sự chậm trễ, phó giáo sư của Sở toán, cơ chế và sinh học của Perm Polytech, ứng cử viên khoa học kỹ thuật Vladimir Onistkiv.
Đối với việc giảng dạy Neuralo, các nhà khoa học đã sử dụng một lượng lớn dữ liệu thống kê. Nó bao gồm nhiệt độ làm mát đồng bộ ở nhiều điểm khác nhau của mạng nhiệt và nhiệt độ môi trường.
Các nhà khoa học đã thử mô-đun thông minh bằng cách gõ nó trong một phần mềm và hệ thống kiểm soát Aurora tự động tự động. Cân bằng nhiệt trong dịch vụ nhà ở và xã, đã phát triển và sử dụng một trong những công ty của Lãnh thổ Perm. Do đó, sự phức tạp cho phép bạn tự động điều chỉnh nhiệt độ của chất làm mát tại ổ cắm của phòng lò hơi, được dự báo để thay đổi điều kiện thời tiết.
Để đảm bảo điều kiện nhiệt thoải mái trong nhà tiêu dùng, các tổ chức cung cấp nhiệt phải liên tục theo dõi trạng thái nhiệt độ của mạng. Nhưng dịch vụ này vẫn không có sẵn cho hầu hết các công ty nhiệt, vì vậy họ đảm bảo rủi ro của họ, duy trì nhiệt độ sóng mang nhiệt cao hơn. Do đó, cư dân thường bị buộc phải trả quá nhiều cho các tiện ích, giải thích cho nhà nghiên cứu.
Theo các nhà khoa học, việc sử dụng mạng lưới thần kinh trong quá trình kiểm soát mạng nhiệt cho phép bạn tiết kiệm nhiên liệu và ngăn chặn sự tràn ngập của nó. Với sự thay đổi thời tiết bất ngờ, hiệu ứng này trở nên đặc biệt đáng kể. Tiết kiệm khí có thể đạt 10-15%, tùy thuộc vào nhiệt độ không khí bên ngoài và trạng thái tổng thể của mạng nhiệt.
Mạng lưới thần kinh nhiều lớp và các mạng học tập sâu có thể dự đoán nhiệt độ lò hơi cần thiết, với dự báo thời tiết và tính năng của phong trào làm mát.
Trong quá trình tạo một mô-đun thông minh, các nhà khoa học đã phân tích nhiều loại mạng lưới thần kinh khác nhau. Kiến trúc cuối cùng bao gồm 224 tế bào thần kinh, được đặt theo ba lớp. Nhiệt độ tính toán của chất làm mát tại cửa ra của phòng lò hơi cung cấp những giá trị nhiệt độ ở lối vào nhà mà các tiêu chuẩn được yêu cầu.