Interaction models for remaining useful lifetime estimation

Zhevnenko D.; Kazantsev M.; I. Makarov

doi:10.1016/j.jii.2023.100444

Публикации

?

Interaction models for remaining useful lifetime estimation

Journal of Industrial Information Integration. 2023. Vol. 33. Article 100444.

Zhevnenko D., Kazantsev M., Макаров И. А.

Статья посвящена проблеме контроля состояния промышленных устройств по показаниям их датчиков. Существующие методы основаны на подходе к извлечению признаков, в котором происходит предсказание. Мы предлагаем метод взаимодействия нескольких блоков различной сложности, которые по-разному агрегируют информацию во времени, для создания общего скрытого пространства для предсказания оставшегося срока службы (RUL), и обучаем полученную архитектуру за один проход с новой функцией потерь, направленной на гетерогенное скрытое пространство. Новая модель TFI, основанная на агрегации информации с учетом показаний датчиков и адаптированной иерархической свертке, показала лучшие результаты на наборе данных C-MAPSS.

Научное направление: Компьютерные науки Технические науки

Язык: английский

Полный текст

DOI

Текст на другом сайте

Ключевые слова: временные ряды мониторинг monitoring глубокое обучение Time-series patterns Conditional monitoring Deep Learning

Advances in Information Retrieval: 48th European Conference on Information Retrieval, ECIR 2026, Delft, The Netherlands, March 29 – April 2, 2026, Proceedings, Part II

Cham: Springer Publishing Company, 2026.

Добавлено: 18 июня 2026 г.

Искусственный интеллект как роза научной деятельности: исследование Тимоти Гауэрса

Поддьяков А. Н., Троицкий вариант. Наука 2026 № 12 С. 24–25

В научно-популярной заметке представлен обзор содержания поста филдсовского медалиста Тимоти Гауэрса о возможностях ИИ в математике и содержания комментариев под постом. Обзор сделан в основном чат-ботом DeepSeek. В заключение обсуждается возможность не только решения задач искусственным интеллектом, но и их постановки. ...

Добавлено: 18 июня 2026 г.

Detecting the Future: All-at-Once Event Sequence Forecasting with Horizon Matching

Karpukhin I., Савченко А. В., , in: Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence. AAAI-26: AAAI Technical Track on Planning, Routing, and Scheduling; AAAI Technical Track on Reasoning under Uncertainty; AAAI Technical Track on Search and Optimization. Main Track, volume 40 no. 43.: American Association for Artificial Intelligence (AAAI) Press, 2026. P. 22536–22544.

Добавлено: 17 июня 2026 г.

Exploring New Frontiers in Vertical Federated Learning: the Role of Saddle Point Reformulation

Beznosikov A., Kormakov G., Grigorievskiy A. и др., Journal of Optimization Theory and Applications 2026 Vol. 209 Article 18

Добавлено: 17 июня 2026 г.

Supervised Learning in Critical Phenomena—Statistical and Systematic Accuracy

Chertenkov V. I., Щур Л. Н., Lobachevskii Journal of Mathematics 2026 Vol. 47 No. 2 P. 720–727

Добавлено: 16 июня 2026 г.

Enhancing Emotion Recognition in Speech Based on Self-Supervised Learning: Cross-Attention Fusion of Acoustic and Semantic Features

Deeb B., Andrey V. Savchenko, Макаров И. А., IEEE Access 2026 Vol. 13 P. 56283–56295

Добавлено: 16 июня 2026 г.

Automated detection of wolf howls using audio spectrogram transformers

Makarov N., Савченко А. В., Zemtsova I. и др., Scientific Reports 2025 Vol. 15 Article 26641

Добавлено: 16 июня 2026 г.

Artificial intelligence framework for multi-pathology risk assessment from retinal fundus images: deep learning approach to 15-disease screening

Vasilev R., Савченко А. В., Blinov P. и др., Frontiers in Medicine 2026 Vol. 13

Добавлено: 16 июня 2026 г.

From Data to Signs: A Foundation Model for Multilingual Sign Language Recognition

Novopoltsev M., Tulenkov A., Murtazin R. и др., IEEE Access 2025 Vol. 13 P. 188170–188181

Добавлено: 16 июня 2026 г.

B3Emo: Quantifying Affect as a Double-Edged Sword in Strategic LLM Interactions

Stepin A., Mozikov M., Kabanov A. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 48127–48144

Добавлено: 16 июня 2026 г.

ESQA: Event Sequences Question Answering

Abdullaeva I., Karpukhin I., Filatov A. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 59390–59408

Добавлено: 16 июня 2026 г.

Proceedings of the 19th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers)

Association for Computational Linguistics, 2026.

Добавлено: 14 июня 2026 г.

Proceedings of the 6th Workshop on Computational Approaches to Discourse, Context and Document-Level Inferences (CODI 2025)

Strube M., Braud C., Hardmeier C. и др., Suzhou: Association for Computational Linguistics, 2025.

Добавлено: 11 июня 2026 г.

TreeDQN: Sample-efficient off-policy reinforcement learning for combinatorial optimization

Sorokin D., Kostin A., Савченко Л. В. и др., Knowledge-Based Systems 2026 Vol. 348 Article 116258

Добавлено: 10 июня 2026 г.

Microbial diversity and production of milk spirit using traditional Buryat fermentation and distillation technologies

Namsaraev Z., Nanzatov B., Козлова А. Д. и др., Scientific Reports 2026 Vol. 16 No. 1 Article 17769

Дистиллированные кисломолочные напитки встречаются в пищевой промышленности редко, несмотря на повсеместное распространение растительных спиртных напитков. В настоящее время производство крепких дистиллированных алкогольных напитков из кисломолочных продуктов с использованием традиционных технологий известно лишь среди монголоязычных народов и их сибирских соседей. Данное исследование представляет собой первый междисциплинарный анализ дарасуна, традиционного бурятского спиртного напитка, изготавливаемого из кисломолочного напитка ...

Добавлено: 10 июня 2026 г.

Artificial intelligence and digital twins for failure prediction in data center cooling systems: a comprehensive literature review (2018–2026)

Butorova A., Bobakov V., Sergeev A. и др., European Physical Journal: Special Topics 2026 P. 1–19

Добавлено: 10 июня 2026 г.

Innovations in Information and Decision Sciences. Proceedings of the 13th International Conference on Frontiers in Intelligent Computing: Theory and Applications (FICTA 2025), Volume 4

Springer, 2026.

Добавлено: 8 июня 2026 г.

FiMMIA: scaling semantic perturbation-based membership inference across modalities

Emelyanov A., Sergei Kudriashov, Alena Fenogenova, , in: Proceedings of the 19th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics (Volume 3: System Demonstrations)Vol. 3: System Demonstrations.: Rabat: Association for Computational Linguistics, 2026. Ch. 11 P. 139–153.

Добавлено: 19 мая 2026 г.

Современные методы анализа временных рядов в мониторинге и прогнозировании состояния оборудования для механизированной добычи

Незнанов А. А., Глушко А. А., Овчинников С. и др., В кн.: Интеллектуальный анализ данных в нефтегазовой отрасли.: М.: ООО «Геомодель Развитие», 2024. С. 140–143.

С развитием систем мониторинга мы получили возможность собирать ключевые показатели работы устройств в процессе механизированной добычи. Каждый день генерируется огромное количество телеметрии, которая пройдя процесс гармонизации и трансформации может быть использована для прогнозирования состояния оборудования. В докладе представлен обзор и произведён отбор современных математических методов и программных реализации инструментов анализа многомерных нерегулярных временных рядов для ...

Добавлено: 29 апреля 2026 г.

Карбоновые полигоны: мониторинг, геоинформационные системы, секвестрационные технологии

Гулев С. К., Дурманов Н. Д., Ольчев А. В. и др., М.: Научный мир, 2025.

Коллективная монография представляет результаты трехлетних научных исследований, проводимых научными коллективами в рамках реализации пилотного проекта Министерства науки и высшего образования РФ по карбоновым полигонам. Пилотный проект ставит целью организацию системы наблюдений за потоками парниковых газов в природных экосистемах посредством наземных и дистанционных методов измерений, а также развитие и отработку технологических решений контроля эмиссии и поглощения ...

Добавлено: 24 апреля 2026 г.

Перспективы медиа-мониторинга в исследованиях общественного мнения (на примере доверия президенту)

Анкудинов И. А., Социология: методология, методы, математическое моделирование 2025 № 61 С. 165–203

Изменчивые политические настроения россиян — постоянный предмет интереса социологических фондов. С развитием интернета привычные анкетные исследования стали дополняться онлайн-опросами и, несмотря на некоторый скепсис, «майнингом» социальных сетей. В настоящей статье предпринимается попытка скорректировать стихийную интернет-выборку так, чтобы приблизить ее оценки к репрезентативным омнибусам. Мы используем показатели доверия Президенту РФ в сети и в опросах с ...

Добавлено: 22 апреля 2026 г.

Caspian Pipeline Consortium Equipment Monitoring System

Белов А. В., Irina V. Arutyunova, , in: Proceedings of the 2025 INTERNATIONAL CONFERENCE "QUALITY MANAGEMENT, DIGITAL SECURITY, INFORMATION TECHNOLOGIES" (2025 QM&DS&IT).: IEEE, 2025. P. 169–173.

Добавлено: 21 апреля 2026 г.

Online Neural Networks for Change-Point Detection

Гущин М. И., Арзыматов К., Деркач Д. А., Machine Learning 2026 Vol. 115 Article 56

Добавлено: 6 марта 2026 г.

Refrigerant Leak Detection in Data Centers Using Topologically Determined Graph Neural Networks

Ivanov S., Borisov V., Али С. и др., , in: 2025 IEEE XVII International Scientific and Technical Conference on Actual Problems of Electronic Instrument Engineering (APEIE).: IEEE, 2025. Ch. 127 P. 1–7.

Добавлено: 19 декабря 2025 г.