ИСПОЛЬЗОВАНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ И ВИРТУАЛЬНОЙ РЕАЛЬНОСТИ ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ УРОВНЯ ПРОМЫШЛЕННОЙ БЕЗОПАСНОСТИ

Цель работы: исследовать эффективность использования нейронных сетей в сочетании с виртуальной реальностью для повышения промышленной безопасности и проверить их возможности в симуляции опасных ситуаций и обучении персонала работать в условиях повышенной опасности.

Введение

В настоящее время все больше промышленных предприятий обращают внимание на использование виртуальной реальности в сфере безопасности, чтобы улучшить обучение и тренировки своих сотрудников. Использование нейронных сетей в сочетании с виртуальной реальностью может значительно повысить эффективность таких тренировок и обучения.

Нейронные сети — это математические модели, которые могут использоваться для обработки и анализа больших объемов данных. Они могут обучаться на конкретных примерах и классифицировать новые данные на основе этих примеров. В контексте промышленной безопасности это может быть очень полезным для обработки и анализа больших объемов данных о безопасности на опасных производственных объектах.

С использованием виртуальной реальности нейронные сети могут применяться для создания обучающих сценариев, которые будут соответствовать конкретным определенным сценариям аварии. Эти обучающие сценарии в максимальной степени имитируют реальные аварии, и позволят сотрудникам обучаться без фактического риска получения травмы или других опасностей [1].

Также можно использовать нейронные сети для анализа данных, собранных виртуальными сценариями. Например, если сотрудники проводили тренировки в виртуальной среде, данные о их работе могут быть собраны и использованы для анализа эффективности таких тренировок.

Описание работы нейросетей

Использование нейросетей в виртуальной реальности для повышения уровня промышленной безопасности может быть очень полезным средством для предварительного обнаружения и классификации опасных ситуаций, связанных с утечками газов, пожарами и т.д., на основе данных, полученных от датчиков, установленных на оборудовании и в зонах риска.

Рисунок 1. Процесс обучения нейронных сетей

Первым шагом в использовании нейросетей для промышленной безопасности является создание набора данных, состоящего из записей, полученных в условиях реальных аварийных ситуаций о величине важнейших параметров, которые были зафиксированы датчиками. Этот набор данных затем используется для обучения нейросети.

Для обнаружения и классификации опасных ситуаций можно использовать различные алгоритмы машинного обучения, например, сверточные нейронные сети (CNN), рекуррентные нейронные сети (RNN) и глубокие нейронные сети (DNN).

После обучения нейросети на наборе данных, ее можно интегрировать в виртуальную реальность. Например, при обнаружении утечки газа или пожара нейросеть может произвести некоторые действия, такие как активация автоматической системы тушения пожара или эвакуация людей из зоны риска.

Также нейросеть может использоваться для предсказания потенциальных опасных ситуаций, на основе исторических данных и моделирования возможных ситуаций. Этот подход может помочь в принятии решений и принятии мер предосторожности до возникновения реальной опасности.

Применение нейронных сетей для выявления аварийных ситуаций

Для использования нейронных сетей для целей повышения уровня промышленной безопасности необходимо провести ряд подготовительных работ. Прежде всего, необходимо собрать данные о производственных процессах и аварийных ситуациях. Это могут быть данные, полученные либо на основе датчиков, установленных на реальных ОПО, либо визуальных наблюдений. Затем эти данные необходимо очистить и отфильтровать, чтобы убрать лишние (малоинформативные) параметры, которые могут повлиять на точность предсказаний нейронной сети.

Далее процедура обучения нейронной сети включает в себя разбиение имеющегося массива данных на тренировочный и тестовый наборы, определение структуры самой сети и настройку ее параметров. В данном случае мы приведем код, который демонстрирует использование библиотеки TensorFlow для создания и обучения нейронной сети, которая распознает возможные аварийные ситуации на производстве:

# Импортируем необходимые библиотеки

import tensorflow as tf

import numpy as np

import pandas as pd

# Загрузка данных

data = pd.read_csv('industrial_safety_data.csv')

# Разделение данных на тренировочный и тестовый наборы

train_data = data.sample(frac=0.8, random_state=0)

test_data = data.drop(train_data.index)

# Извлечение данных из наборов

train_features = train_data.copy()

test_features = test_data.copy()

# Определение целевой переменной

train_labels = train_features.pop('target')

test_labels  = test_features.pop('target')

# Создание и обучение нейронной сети

model = tf.keras.Sequential([

    tf.keras.layers.Dense(64,activation='relu' input_shape=[len(train_features.keys())]),

    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),

    tf.keras.layers.Dense(1)])

model.compile(loss='mse', optimizer=tf.keras.optimizers.RMSprop(0.001), metrics=['mae', 'mse'])

history = model.fit(

    train_features, train_labels,

    epochs=100,

    validation_split = 0.2,

    verbose=0

# Оценка точности модели

loss, mae, mse = model.evaluate(test_features, test_labels, verbose=2)

В данном примере нейронная сеть обучается для распознавания аварийных ситуаций на производстве на основе предоставленных данных. После обучения мы можем оценить точность модели с помощью метрик mae и mse.

Адаптация виртуальной реальности в промышленности

Для использования виртуальной реальности (VR) с целью повышения уровня промышленной безопасности в можно использовать различные сенсоры и датчики, а также многопользовательские платформы для обмена данными и возможности обучения поведению на опасном производственном объекте. Давайте рассмотрим пример кода для использования виртуальной реальности для обучения операторов и предотвращения аварийных ситуаций на опасном производственном объекте [3]:

import pygame

from pygame.locals import *

import pymunk

def create_building(space):

    # Создание опасной конструкции, которая может обвалиться

    walls = []

    wall_body = pymunk.Body(body_type=pymunk.Body.STATIC)

    wall_shape = pymunk.Poly(wall_body, [(100, 100), (100, 500), (500, 500), (500, 100)])

    wall_shape.elasticity = 0.1

    wall_shape.friction = 1.0

    space.add(wall_body, wall_shape)

    walls.append(wall_shape)

    return walls

def main():

    # Инициализация PyGame и окна виртуальной реальности

    pygame.init()

    WIDTH, HEIGHT = 600, 600

    screen = pygame.display.set_mode((WIDTH, HEIGHT), RESIZABLE)

    pygame.display.set_caption('Пример виртуальной реальности для промышленной безопасности')

    # Инициализация движка PyMunk

    space = pymunk.Space()

    space.gravity = (0.0, -900.0)

    # Создание конструкции

    walls = create_building(space)

    clock = pygame.time.Clock()

    while True:

        for event in pygame.event.get():

            if event.type == QUIT:

                sys.exit(0)

        # Обновление движка PyMunk

        dt = 1.0 / 60.0

        space.step(dt)

        # Отображение виртуальной реальности

        screen.fill((255, 255, 255))

        for wall in walls:

            points = wall.get_vertices()

            pygame.draw.lines(screen, (0, 0, 0), False, points)

        pygame.display.flip()

        clock.tick(60)

if __name__ == '__main__':

    main()

В данном примере мы создаем пример механической конструкции, которая может обрушиться, и используем движок PyMunk для расчета траекторий движения ее составных частей. При обнаружении какого-либо нарушения статического равновесия конструкции мы можем обрабатывать события с помощью PyMunk, чтобы оповестить оператора.

В дополнение к этому можно использовать многопользовательские платформы, такие как Unity, для обмена данными между несколькими операторами и обучения поведению в опасных условиях. Участники могут обучаться тому, как избегать опасных ситуаций, и делиться своим опытом с другими участниками.

Преимущества использования виртуальной реальности в системах безопасности:

1. Обучение: Виртуальная реальность может использоваться для обучения персонала в области безопасности. Этот подход позволяет имитировать реальные сценарии, чтобы персонал мог получить практический опыт в безопасных условиях.

2. Проактивное предотвращение: Виртуальная реальность может использоваться для создания сценариев, в которых возможны опасные ситуации. Это позволяет персоналу разработать стратегии и планы действий до того, как что-то произойдет в реальности.

3. Эффективность: Виртуальная реальность может быть более эффективным методом безопасности, так как она позволяет персоналу проводить тренировки в любое время и в любом месте.

4. Снижение затрат: Использование виртуальной реальности позволяет снизить затраты на обучение и создание сценариев безопасности.

Наряду с названными достоинствами, VR обладает и рядом недостатков:

1. Ограничения технологии: на данный момент технология виртуальной реальности не позволяет создавать полностью реалистичные сценарии, что может повлиять на качество обучения.

2. Ограничения в использовании: Виртуальная реальность может быть ограничена в использовании только в определенных областях, таких как тренировки.

3. Недостаток обратной связи: Виртуальная реальность не всегда может предоставить полную обратную связь, которая может быть важна для эффективного обучения и предотвращения опасных ситуаций [4].

Заключение

В целом, использование нейронных сетей с виртуальной реальностью может значительно повысить уровень промышленной безопасности на опасном производственном объекте. Обучение и тренировка сотрудников может стать более эффективной и реалистичной благодаря созданию виртуальных сценариев, в которых используются нейронные сети для анализа и обработки данных. Такие технологии могут снизить вероятность аварий, сократить производственный травматизм.

Список литературы:

1. Alexey A. Artamonov, Leila M. Bogdanova, Sergey Ya. Nagibin, Dmitry I. Loskutov, Alexander S. Chemakin, Mathematical model of chemical process prediction for industrial safety risk assessment // Procedia Computer Science. - 2021, Pages 107-114
2. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S147403462100183X (дата обращения: 10.04.2023).
3. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/tehnologii-virtualnoy-realnosti-v-obrazovanii/viewer (дата обращения: 10.04.2023).
4. URL: https://www.9111.ru/questions/7777777772256970/?amp=1 (дата обращения: 10.04.2023).