Студенты МФТИ разработали нейросеть для поиска утечек газа

В лаборатории МФТИ создали алгоритм, который распознает признаки утечки газа по видеопотоку в режиме реального времени. Система анализирует движение воздуха и изменения в оптической плотности среды, позволяя обнаруживать аварийные ситуации без установки дорогостоящих датчиков на каждом участке трубопровода или промышленного объекта.

Технология базируется на глубоком обучении сверточных нейронных сетей. Разработчики «натренировали» модель на тысячах часов записей с камер видеонаблюдения, где были зафиксированы процессы выброса различных газов. В отличие от стандартных сенсоров, которые реагируют только при непосредственном контакте с веществом, программный комплекс способен заметить микроколебания и искажения изображения, характерные для начальной стадии разгерметизации.

Для внедрения решения достаточно подключить ПО к уже существующей системе охранного наблюдения. Авторы разработки утверждают, что точность распознавания достигает 94%, а время отклика системы не превышает двух секунд. Сейчас команда МФТИ готовит пилотный проект для интеграции алгоритма на объектах нефтегазовой инфраструктуры, где раннее обнаружение утечек критически важно для предотвращения масштабных экологических рисков и экономических потерь.