Студент создал алгоритм для прогноза поломок техники за неделю до сбоя

Что если бы ваша техника могла заранее шептать вам на ухо: «Эй, у меня скоро будут проблемы»? Студент из Московского авиационного института Иван Кабыков создал алгоритм, который делает именно это. Его система учится на прошлых ошибках оборудования, чтобы предсказать будущие поломки. Мечта для любого логиста или владельца автопарка, не правда ли?

Код анализирует историю сбоев в работе устройств и вычисляет, когда ждать следующей неисправности.

Для точного прогноза алгоритму нужна подробная «медицинская карта» прибора: все его сбои и поломки за последние 60 дней. Эти данные нужно загрузить в систему вручную. А на выходе вы получите прогноз грядущих проблем с погрешностью всего до недели. Довольно неплохо для предсказания будущего, согласитесь?

«Допустим, у машины сначала перегорела фара, а на следующий день отказали дворники, — приводит пример Иван. — Мы всё починили, но через пару недель история повторяется: фара и дворники снова выходят из строя вместе. Ясно, что между этими событиями есть скрытая связь. Наш алгоритм, изучив двухмесячную историю поломок, может спрогнозировать, когда эта связь проявится снова и к чему она приведет».

Студент создал алгоритм для прогноза поломок техники за неделю до сбоя

Проект под названием «Алгоритмическое предсказание программных сбоев» уже получил признание и реальную поддержку. Он стал победителем конкурса «Студенческий стартап», выиграв грант в 1 миллион рублей на доработку и тестирование. Планы у автора серьезные: после всех испытаний он хочет внедрить свою систему в московский общественный транспорт. Представьте, как это может изменить графики ремонтов и сэкономить миллионы?

Материал подготовлен при поддержке Минобрнауки России.