Generowanie zbioru danych do uczenia sztucznej sieci neuronowej (SSN), w celu sterowania dokiem pływającym
Identyfikator grantu: PT01094
Kierownik projektu: Aleksander Kniat
Realizatorzy:
- Michał Czubenko
Politechnika Gdańska
Wydział Inżynierii Mechanicznej i Okrętownictwa
Gdańsk
Data otwarcia: 2023-10-31
Planowana data zakończenia grantu: 2025-12-31
Streszczenie projektu
Zaproponowany temat jest zadaniem w grancie finansowanym z Funduszy Norweskich, którego ostatecznym celem jest stworzenie bliźniaka cyfrowego doku pływającego. Zadanie, które planujemy zrealizować w TASK, polega na wygenerowaniu zbioru danych, które posłużą do wytrenowania Sztucznej Sieci Neuronowej (SSN). SSN będzie wykorzystywana do sterowania systemem balastowym doku i będzie stanowić istotną część bliźniaka cyfrowego. Od partnera norweskiego otrzymaliśmy program symulacyjny, napisany w MATLAB-ie, który pozwala generować dane do uczenia SSN. W ramach przyznanego grantu w TASK planujemy, korzystając z MPI, równolegle wykonywać obliczenia symulacyjne, aby przyspieszyć proces tworzenia zbioru danych uczących.
Publikacje
- Zhang J., Wen X., Kniat A., Ong M., A comparative analysis of numerically simulated and experimentally measured static responses of a floating dock, Ships and Offshore Structures vol. 20, iss. 13, (2025) 329-346
- Wen X., Zhang J., Ong M. C., Kniat A., Comparative study of numerical modelling and experimental investigation for vessel- docking operations, MARINE STRUCTURES vol. 98, (2024) 103680