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参考消息网9月23日报道据塔斯社9月19日报道，俄罗斯科学家开发出一种机器学习系统，能够识别太阳能电池结构单元的缺陷。
该人工智能（AI）技术还能够识别生产流程中最有可能导致缺陷的错误。据人工智能研究所新闻处19日通报，该软件包已经在实际生产中进行了测试。通报称：“团队共同努力的结果是，在新切博克萨尔斯克赫韦尔工厂的实际生产中，成功地对该系统进行了工业测试。当在分拣阶段检测到两个或多个图像，其中存在具有相似定位的同类缺陷时，该系统就会实时告知工厂生产线设备中最可能与所发现缺陷有关的节点。”
由谢苗·布琼尼领导的研究团队与索尔IT技术公司以及赫韦尔公司的专家共同合作，研制出了这一算法
通报指出，制造太阳能电池板的厂商在制造新型太阳能电池时经常会出现产品缺陷。这些缺陷可能出现在技术链的不同阶段，导致太阳能电池板的效率大幅降低。为了识别这些缺陷，工厂可以使用特殊相机拍摄图像，这些相机能够追踪太阳能电池在电场或电流作用下发出的光芒
研究人员准备了一个包含6.8万张图像的数据库，并用它来训练他们开发的网络。首批测试表明，该算法能够识别缺陷及其可能来源，准确率约为90%至95%。
布琼尼表示，目前正在进行额外的大规模数据标记，以提高缺陷定位的准确性。如果第二阶段测试成功，计划将软件投入工业试运行
