Аспирант Хакасского госуниверситета Андрей Зиберт разработал новую методику применения элементов искусственного интеллекта и машинного обучения для повышения эффективности использования горного оборудования. Накануне молодой человек представил результаты научного исследования на заседании государственной экзаменационной комиссии, рассказали в пресс-службе вуза. Базой проведения исследования выступил разрез «Черногорский» ООО «СУЭК-Хакасия». В программном комплексе, предназначенном для прогнозирования простоя горной техники, аспирант предложил применять универсальную модель машинного обучения, которая решает задачи классификации путем разделения пространства с помощью кривой. В отличие от других подобных компьютерных программ разработка Андрея Зиберта сводит неправильные предсказания к минимуму. В дальнейшем данную методику можно использовать для прогнозирования других важных характеристик производственного процесса, например, объемов перевезенной горной массы, производительности техники. Государственная экзаменационная комиссия отметила практическую значимость научной работы Андрея Зиберта для развития угольной промышленности в Хакасии и рекомендовала ее к защите на соискание ученой степени кандидата наук. – Это представление научного доклада по результатам подготовленной диссертации – первое в рамках государственной итоговой аттестации аспирантов 2018 года, – отмечает заведующий отделом аспирантуры и докторантуры ХГУ Ирина Купчигина. – Еще состоится семь заседаний, где будут представлены работы в сфере сельского хозяйства, педагогики, языкознания, культурологии, истории и археологии. Отметим, что государственная итоговая аттестация аспирантов проходит только второй раз. В минувшем году по ее результатам семь человек получили дипломы об окончании аспирантуры. Напомним, что в этом году прием документов для обучения в аспирантуре ХГУ продолжается. Для будущих ученых университет предоставил 53 места по 30 научным специальностям.
