Нейросеть научили выявлять неисправные компоненты электросетей При помощи неконтролируемого обучения

Нейросеть сопоставляет соединения в множественных временных рядах и учится выявлять аномалии в данных при помощи неконтролируемого обучения вместо созданных вручную правил. Система позволит поставщикам энергии быстро выявлять неисправные компоненты в электросетях — состояние сети может быть составлено из множества точек данных, включая величину, частоту и угол напряжения. Нейросеть позволит обнаружить аномальные точки данных, которые могут быть вызваны обрывом кабеля или повреждением изоляции.

«В случае с электросетью люди пытались собирать данные, используя статистику, а затем определять правила обнаружения со знанием предметной области. Например, если напряжение вырастет на определенный процент, оператор сети должен быть об этом предупрежден. Такие системы, даже усиленные статистическим анализом данных, требуют много труда и опыта. Мы можем автоматизировать этот процесс и извлекать закономерности из данных, используя передовые методы машинного обучения», — отмечают авторы исследования.

Метод обнаружения аномального изменения данных можно использовать также для подачи сигнала тревоги в случае взлома энергосистемы и обнаружения девальвации сбоя электросети в целях кибератак. «Поскольку наш метод по существу направлен на моделирование электросети в нормальном состоянии, он может обнаруживать аномалии независимо от причины», — сказали эксперты.

Нейросеть также научили определять возраст покупателей на кассе: