"У ней внутре неонка" vs Фурье

Нейронные сети великолепный инструмент, который позволяет легко решать огромное количество задач, которые ранее требовали безумных затрат сил, времени и ресурсов.

Так для того, чтобы выявить какие-то закономерности в спектрах тока и вытащить от туда данные о воздействия на двигатель внешних объектов необходимо было решать сложнейшие задачи разворачивания сигналов в ряды Фурье. После этого нужно было создавать формулы свертки рядов, чтобы обеспечить высокую скорость расчетов. Иначе данные поступали через 1-2 часа, когда "паровоз уехал" и все что можно было сломаться, уже сломалось.

Но вот пришли искусственные нейронные сети (ИНС).

Они, как хипстеры, без всякого уважения к поту и крови старых АСУТПшников просто "сделали" слепки тока при "нормальном состоянии объекта" и при "аварийном". После этого "потыкали пальцами": тут все хорош, а тут подшипник бьётся. Засунули все это в ИНС и вуаля, система выдает все что нужно: "у вас все хорошо", "у вас биение подшипника".

Казалось бы, "старикам" утереться да уйти.

Но, не тут то было! ИНС - черный ящик. Да и работает то он не стабильно. С некой вероятностью. До 90% точности довести его еще можно. А вот до 98% уже значительно сложнее. И каждые 0,5% даются с еще большим трудом.

Но эти 1-2%, которые остались могут свести все на 0 - одна авария и экономии нет ни какой.

Непрерывные линейные функции тут рулят, если формула найдена, коэффициенты правильно подобраны, то точность анализа составляет 100%.

Итог:

• Быстро запуститься можно и с ИНС.
• Но создавать серьезные системы с высокой надежность лучше на старых добрый вычислениях по непрерывным формулам.