«Умные» металлодетекторы работают на принципах нервной системы животных
Сегодня металлоискатели можно встретить в любом месте массового скопления людей.
Приборы, которые бесконтактно обнаруживают металлические предметы, широко используются как для обеспечения безопасности, так и в археологии, поиске полезных ископаемых, строительстве, промышленности.
Основная проблема современных конструкций металлодетекторов — недостаточная селективность, то есть они не всегда могут определить, из какого конкретно металла изготовлен обнаруженный объект.
Учитывая существующие недостатки современных металлоискателей, исследователи Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета «ЛЭТИ» создали прототип уникального металлодетектора, в основе которого лежит хаотическая цепь. Ученые создали датчик нового типа, с помощью которого можно обнаруживать металлические объекты, определять, из какого металла они сделаны и на каком расстоянии они находятся, при этом дальнодействие детектора увеличено по сравнению с классическими конструкциями.
«Искусственный интеллект и нейроморфные системы – востребованное и актуальное направление исследований. На наш взгляд, будущее не за классическими нейронными сетями, а за структурами, основанными на моделях биологических нейронов. Наша разработка использует принцип действия сенсорного нейрона для решения задачи поиска металлов. Приложений у таких детекторов множество» – рассказала аспирантка кафедры систем автоматизированного проектирования (САПР), инженер Молодежного НИИ СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Ольга Дружина.
На данный момент у разработанного устройства на основе хаотического генератора нет прямых аналогов. Ученые уверены, что зарубежные коллеги, которые занимаются нелинейной динамикой и хаотическими датчиками, заинтересуются этой работой.
В ближайших планах у исследователей решение проблемы нежелательной чувствительности устройства к температуре и помехам. Перспективы исследования связаны с дальнейшим совершенствованием конструкции детектора, а также с применением хаотических нейроподобных систем в других задачах, например, для диагностики неисправностей электрических машин, таких как электродвигатели на заводах или ветрогенераторы.