Anil Lokesh Gadi Real-Time Engine Performance Optimization üçün AI-Powered Framework təqdim edib

tərəfindən Jon Stojan Journalist4m2025/05/02
Read on Terminal Reader

Çox uzun; Oxumaq

Anil Lokesh Gadi, hibrid edge-cloud sistemi, uçuş, istehsal, enerjiyi və transport kimi sektorların effektivliyini artırmaq üçün maşın öyrənməyə istifadə edir.
featured image - Anil Lokesh Gadi Real-Time Engine Performance Optimization üçün AI-Powered Framework təqdim edib
Jon Stojan Journalist HackerNoon profile picture
0-item


Anil Lokesh Gadi, texnologiyalı lider və araşdırmaçı, motor monitorinq sistemlərini daha effektiv və smart yaratmaq üçün böyük dəstəkçi olmuşdur.Motor performansının optimalizasiyası“A Framework for Real-Time Engine Fault Diagnosis using Machine Learning and IoT Enabled Data Pipelines” adlı kitab “International Journal of Finance and Innovation” jurnalında yayımlanmışdır.

Motor performansının optimalizasiyası


Gadi'nin araşdırması, davamlı monitorinq və hataların tespiti üçün IoT sensörlərini istifadə edən, genişlənəbilən və praktik bir çözüm yaratdı.Bununla yanaşı, onun çerçevəsi kompleks verilişlərin real-time analizinə malik makine öyrənmə modellərinə daxil edilə bilər.Bu integrasiya, planlaşdırılmamış çöküntüləri azaldaraq motorun ümumi effektivliyini artıra bilən, öngörülən analizə imkan verir.

Need for Improving Engine Performance Monitoring

Günümüzdə daha çox dijitalləşdirilməyə başlayaraq, standart motor diagnostikasının limitləri və fəlakətləri daha çox görünür olmuşdur.Bu tradicional sistemlər çox vaxtında müalicə etmək üçün lazım olan real-time xəbərdarlıqları təmin etməyəcəklər.Bu sistemlər vaxtında müalicə etmək üçün ehtiyacı olmayan real-time xəbərdarlıq sistemlərinə malikdirlər.


Belə ki, elektron kontrol birimləri (ECU-lər) və bir-birinə bağlı subsistemlərin ortaya çıxması ilə, motorlar daha kompleks olmuşdur.Yeni analitika və dərin telemetriya olmadan, insan operatörləri performans problemlərinə səbəb olan faktorları tanımlamaq çox çətin olmuşdur.


Anil Lokesh Gadi araşdırmalarından sonra, dinamik, AI-düşüncəsinə dayandırılmış bir alternativ göstərərək dəyişmək üçün bu artan ehtiyacına cavab verdi.Proaktiv bir yaklaşımla, real-time diagnostik çerçevəsi anomaliyaları aradan qaldırır və performansla bağlı heç bir nəticə olmadan yeniləri öngörür.

Understanding the Framework

“Intelligent data pipelines”, “IoT-based sensing” və “robust machine learning” algoritmalarını birləşdirən fleksib bir arkitektura Gadi’nin araşdırmalarının qəlbindədir.Motor sisteminin performansının monitorlaşdırılması.

Motor sisteminin performansının monitorlaşdırılması


  • VVD - Hollandiyada futbolçu bu adla tanımır, orada VVD daha çox mərkəz-sağı təmsilən edən siyasi partiyanın adının qısaltması kimi bilinir - artıq sorğu-suala ehtiyacı olmayan ulduzdu.


  • Hybrid dağılımı: Arsitektura da, bulud (qruplu analitik üçün) və əllərin (yüklə və yaxud motorun yaxınında işləmək üçün) dağılımını dəstəkləyərək, hesablanma dərinliyi və real-time reaksiyası arasında balans tapır. Edge computing zaman kritiki işləmələr üçün əsas olan, düşük latensiya fault xəbərdarlıqları təmin edir.


  • Qazaxıstanın Qazaxıstan şəhərindəki Qazaxıstan şəhərindəki Qazaxıstan şəhərindəki Qazaxıstan şəhərindəki Qazaxıstan şəhərindəki Qazaxıstan şəhərindəki Qazaxıstan şəhərindəki Qazaxıstan şəhərindəki Qazaxıstan şəhərindəki Qazaxıstan şəhərindəki Qazaxıstan şəhərindəki Qazaxıstan şəhərindəki Qazaxıstan şəhərindəki Qazaxıstan şəhərindəki Qazaxıstan şəhərindəki Qazaxıstan şəhərindəki Qazaxıstan şəhərindəki Qazaxıstan şəhərindəki Qazaxıstan şəhərindəki Qazaxıstan şəhərindəki Qazaxıstan şəhərindəki Qazaxıstan şəhərindəki Qazaxıstan şəhərindəki Qazaxıstan şəhərindəki Qazaxıstan şəhərindəki Qazaxıstan şəhərindəki Qazaxıstan şəhərindəki Qazax

Benefits across Industries

Gadi deyir ki, onun çerçevəsi motorlara və mekanik sistemlərə böyük ölçüdə bağlı olduğu bir çox fərqli sektorlarda geniş təsvirə malikdir.


  • Transportu və avtomobil sektoru: Real-time diagnostik avtomobil istehsalçıları və logistik park operatörləri enerji verimliliyini artırmaq, yollarda yaralanmalarını azaldmaq və motorun ömrünü uzadmaq üçün kömək edə bilər.


  • Railways and Aviation: Aviation and railway operations require advanced fault detection systems because safety is extremely critical for these sectors.Gadi's framework can be adapted for complex systems and larger engines, providing the assurance of reliability.


  • Enerji və xidmətlər: Gas turbinası və dizel generatorlar, bu sistemin emisionları azaldırmaq, konsistent enerji təchizatı təmin etmək və kritik motor sağlığı parametrlərini izləmək üçün çox faydalı ola biləcək iki sektordur.


  • Industrial Equipment and Manufacturing: Bu çərşənbə, ağır işləmə sistemləri, generatorlar və CNN maşınlarında istifadə edilən motorların monitorinq üçün istehsal sahələrində istifadə edilə bilər. potansiyel zərərlərin öngörülməsi, planlaşdırılmış quraşdırma vaxtları sırasında bitki direktorlarının düzəltmə işlərini planlaşdırmasına imkan verir, bu da üretim quraşdırmalarını önləyir və zərərləri minimallaşdırır.

Conclusion

Anil Lokesh Gadi-nin təqdim etdiyi AI-yə dayandırılmış diagnostik çərşənbə, motorun performansını monitorinqdə böyük bir üstünlük yaratma potensialıdır.


“Propelled arkitektura yalnız real vaxtda motoru aradan qaldırmaq mümkün deyil, ancaq da genişlənə bilər və müxtəlif tipli endüstriyel motorlar və iş yerlərinə adaptabilir”, - deyə Gadi qeyd edib. “Bu sistem modern endüstriyel sistemlərə intelligent diagnostik integrasiya üçün böyük bir adımdır”.

Trending Topics

blockchaincryptocurrencyhackernoon-top-storyprogrammingsoftware-developmenttechnologystartuphackernoon-booksBitcoinbooks