Решение позволяет по данным о составе смеси прогнозировать такие свойства материалов, как прочность и подвижность. Ключевой особенностью является срок «предсказания» качеств смеси — до 90 суток после замешивания.

Традиционный подход предполагает испытания твердеющих бетонных смесей в течение 28 суток, после чего технологи замеряют его финальную прочность. Однако сейчас такой квалификации для оценки сложных составов не хватает, а работа лабораторий и цехов, как правило, не цифровизирована.

«Наблюдается систематический перерасход сырья из-за нестабильного качества и различных источников исходных материалов. Получается, что текущий цикл экспертного подбора рецептуры занимает месяц ручного труда, при этом его точность нельзя назвать удовлетворительной, она составляет всего 64%», — отметил руководитель проекта Максим Смирнов, аспирант химического факультета МГУ.

По расчетам, использование ИИ-системы MaterialsGen позволит получить экономический эффект в размере 41,5 млн рублей в год. В дальнейшем технология может быть масштабирована в различных отраслях для разработки рецептур многокомпонентных смесей.

Новая система также позволяет генерировать новые рецептуры бетонных смесей по заданным диапазонам необходимых свойств. Проект вошел в число лидеров по итогам V Молодежного конкурса инноваций и предпринимательства стран ШОС, финал которого прошел в Китае. Он также получил поддержку некоммерческого фонда развития науки и образования «Интеллект».

ТАСС