МИКРОСЕРВИСНАЯ АРХИТЕКТУРА ПРОГРАММЫ ВЫЧИСЛЕНИЯ ИНДЕКСА ИСПРАВНОСТИ ЭЛЕКТРООБОРУДОВАНИЯ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ АВАРИЙНЫХ СОСТОЯНИЙ НА ОСНОВЕ НЕЙРОННОЙ СЕТИ БЫСТРОГО ОБУЧЕНИЯ
Петрова Светлана Юрьевна
к.т.н, доцент, заведующий кафедрой "Интеллектуальные сети энергоснабжения, ФГАОУ ВО "Севастопольский государственный университет"
Аннотация: Микросервисная архитектура позволяет разделить приложение на функции в виде отдельных микросервисов. Каждый микросервис – это независимый компонент со своей бизнес-логикой. Эти компоненты общаются друг с другом при помощи API.
В докладе рассматривается микросервисная архитектура вычисления индекса исправности электрооборудования и прогнозирования аварийных состояний на основе нейронной сети быстрого обучения, описанная на языке UML. Дается сравнение методов искусственного интеллекта применимых к решению задачи однократного обучения, а именно: метод аугментации данных, модельный метод, параметрический метод, метод, основанный на оптимизации и метод на основе генеративного моделирования. Предлагается описание технологий компоновки микросервисов в легко масштабируемую систему, обеспечивающую необходимый уровень изоляции данных и встраивания в интеллектуальные электрические сети и Интернета вещей.