Китайські дослідники представили уніфіковану крос-модальну адаптивну структуру контрастного навчання для акустичної діагностики підшипників кочення в умовах обмежених і незбалансованих даних. Метод дозволяє: формувати двомодальні представлення з одного акустичного сигналу (часова форма + зображення GADF) для збагачення ознак без фрагментації даних; інтегрувати різнорідні ознаки через крос-модальне контрастне навчання; застосовувати двозадачний дискримінатор, що одночасно оцінює стан підшипника та ідентифікує тип несправності, з динамічним балансуванням навчання у разі дисбалансу класів. Вип...

Дослідники розробили недорогий відкритий агробот AgriCruiser, який дозволяє знизити засміченість поля бур’янами в 24-42 рази Дослідницька команда Каліфорнійського університету в Лос-Анджелесі (UCLA) представила AgriCruiser - відкритого, малобюджетного робота для роботи над рядами (over-the-row), який можна адаптувати під різні рослини та схеми висіву. AgriCruiser ​пропонує: Регульовану колію: 1,42-1,57 м Кліренс: 0,94 м Компактні поворотні маневри: радіус 0,71-0,79 м. Особливу увагу в дослідженні приділено ефективності інтегрованої системи точкового обприскування. Тестування на льонов...

Мінімум даних - максимум точності: ефективний АІ-моніторинг стану електродвигунів Китайські та датські вчені представили новий підхід до моніторингу стану електродвигунів, який вирішує ключову проблему галузі: брак маркованих даних про несправності та сильний дисбаланс класів. Навіть сучасні моделі глибинного навчання (CNN, LSTM, Transformer) потребують великих датасетів і перенавчання під кожен тип двигуна та режим роботи, що ускладнює масштабування таких рішень у промисловості. У дослідженні використано попередньо навчені базові моделі для часових рядів (TSFM) - MOMENT та Mantis. Спершу ...

Переднавчена TSFM допомагає Siemens AG визначати дефекти підшипників Дослідники з Siemens AG Data & Artificial Intelligence, Ludwig-Maximilians-University Munich та University of Montenegro представили новий підхід до класифікації стану підшипників на основі вібраційних даних із застосуванням TSFM. Модель була переднавчена на великому наборі часових рядів і застосована до нового набору даних з сервопрес-двигуна без додаткового навчання. Використовується підхід in-context learning (few-shot prompting): у контекст подаються приклади чотирьох класів стану підшипника - нормальний, дефект зов...

Двовалковий подрібнювач рослинних решток - альтернатива комбінованим машинам? Українські дослідники представили прототип двовалкового подрібнювача рослинних решток із ножами, розташованими у шаховому порядку по всій ширині робочого захвату. Конструкція передбачає регулювання кута нахилу ножів у діапазоні від 6° до 10°. Під час експериментів оцінювали якість подрібнення стебел кукурудзи та соняшнику. Результати показали, що новий двовалковий механізм забезпечує формування часток у найбільш оптимальних розмірних діапазонах: Кукурудза - частки довжиною 51-100 мм формували до 56%, а 10...

Інноваційні композити для конвеєрів: надійна робота без мастила Українські науковці представили новий полімерно-композитний матеріал для фрикційних елементів конвеєрного обладнання, який може повністю замінити бронзу та інші кольорові метали в умовах сухого тертя. Дослідження показало, що оптимальний склад - це модифікований ароматичний поліамід із 20 % графіту, який забезпечує стабільне утворення антифрикційної плівки на поверхні металевого контртіла. Така плівка діє як твердий мастильний шар, значно знижуючи коефіцієнт тертя до 0,1-0,15 і швидкість зносу до 0,5-1 × 10⁻⁹ м/м. Перевищен...

Модель CARLE для прогнозування ресурсу підшипників - новий підхід до моніторингу Дослідники CARLE представили гібридну платформу, яка поєднує глибоке та поверхневе навчання для прогнозування залишкового ресурсу (RUL) роликових підшипників. Система включає блоки Res-CNN для виділення локальних характеристик сигналів і Res-LSTM для уловлювання часових закономірностей зносу, з багатоголовою увагою та залишковими зв’язками. Random Forest Regressor забезпечує стабільні прогнози на виході. Передобробка сигналів включає гауссове згладжування шуму та неперервне хвильове перетворення (CWT) для ...

Робот-балет: Штучний інтелект навчає роботів працювати разом на фабриках Система RoboBallet, розроблена командами Google DeepMind, Intrinsic та University College London, автоматично планує, як кілька промислових роботів виконують завдання, скорочуючи необхідність ручного програмування. Вона визначає траєкторії руху до восьми роботів, які одночасно виконують до 40 операцій. Планування включає три основні аспекти: розподіл завдань між роботами, порядок їх виконання та рух без зіткнень. Для досліджень створили імітаційні виробничі осередки з восьми роботизованих рук Franka Panda та випад...

Новий підшипник Cobweb Bearing змінює правила: швидкість без втрати стабільності Бельгійська компанія APO-GEE Engineering розробила унікальний підшипник Cobweb Bearing, який усуває головне обмеження класичних конструкцій – необхідність обирати між високою швидкістю та великою вантажопідйомністю. Інновація ґрунтується на некруглій, “павутинній” геометрії доріжок кочення, що забезпечує самоадаптивний розподіл навантаження. Така форма дозволяє зменшити вплив центробіжних сил, коливань попереднього натягу та зміщення осей, одночасно підтримуючи стабільність і мінімальне тертя ...

Робот, який навчається у людини: міні-фабрика майбутнього Американський стартап MicroFactory презентував компактну роботизовану систему, яка здатна самостійно навчатися виконувати складальні операції, спостерігаючи за діями людини. Система оснащена двома роботизованими маніпуляторами та сенсорними камерами, які фіксують і аналізують послідовність рухів оператора. На основі цих даних робот повторює операції та адаптується до нових умов і завдань без традиційного програмування. Розробники зазначають, що такі компактні автономні модулі можуть стати основою нового покоління “розумних&rdq...