Исследователи Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета «ЛЭТИ» создали прототип уникального металлодетектора, в основе которого лежит хаотическая цепь. Сегодня металлоискатели можно встретить в любом месте массового скопления людей. Приборы, которые бесконтактно обнаруживают металлические предметы, широко используются как для обеспечения безопасности, так и в археологии, поиске полезных ископаемых, строительстве, промышленности.

«Искусственный интеллект и нейроморфные системы – востребованное и актуальное направление исследований. На наш взгляд, будущее не за классическими нейронными сетями, а за структурами, основанными на моделях биологических нейронов. Наша разработка использует принцип действия сенсорного нейрона для решения задачи поиска металлов. Приложений у таких детекторов множество», – рассказывает аспирантка кафедры систем автоматизированного проектирования (САПР), инженер Молодежного НИИ СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Ольга Дружина.

Основная проблема современных конструкций металлодетекторов — недостаточная селективность, то есть они не всегда могут определить, из какого конкретно металла изготовлен обнаруженный объект.

«Если говорить о металлодетекторах как конечных устройствах, то для них также важны такие качества, как низкая потребляемая энергия, высокая чувствительность и устойчивость к помехам», – комментирует доцент кафедры САПР, руководитель группы перспективной схемотехники Молодежного НИИ СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Тимур Каримов.

Учитывая существующие недостатки современных металлоискателей, ученые создали датчик нового типа, с помощью которого можно обнаруживать металлические объекты, определять, из какого металла они сделаны и на каком расстоянии они находятся, при этом дальнодействие детектора увеличено по сравнению с классическими конструкциями.

Результаты исследования научной группы Молодежного НИИ СПбГЭТУ «ЛЭТИ» в составе Тимура Каримова, Ольги Дружиной, Артура Каримова, Вячеслава Рыбина, Александры Тутуевой, и Валерия Островского под руководством профессора кафедры САПР Дениса Бутусова опубликованы в журнале Nonlinear Dynamics.

Разработанный датчик состоит из двух частей: чувствительного элемента в виде катушки индуктивности и электронной схемы, в которой происходят хаотические колебания, имитирующие импульсы биологического нейрона. Сигналы со схемы поступают в компьютер, который обрабатывает их специальными алгоритмами и выдает результат – тип цели и дистанцию до нее. По словам исследователей, объединение в этой разработке свойств хаотических и нейроморфных систем придаёт ей положительные качества обеих, в частности, высокую чувствительность к изменениям параметров и сравнительную простоту интерпретации поведения.

«Наша электрическая схема моделирует биологический нейрон, при этом частью модели является чувствительная катушка. При приближении металлического предмета к катушке в предмете индуцируются вихревые токи, которые изменяют колебания в электрической схеме. Распределение расстояний между импульсами в схеме меняется. С помощью компьютера мы подсчитываем это распределение и расшифровываем, поскольку в нём содержится информация о типе мишени и дальности до неё», – объясняет принцип работы устройства Тимур Каримов.

На данный момент у разработанного устройства на основе хаотического генератора нет прямых аналогов. Ученые уверены, что зарубежные коллеги, которые занимаются нелинейной динамикой и хаотическими датчиками, заинтересуются этой работой. В ближайших планах у исследователей решение проблемы нежелательной чувствительности устройства к температуре и помехам.

«Хаотические системы, к сожалению, не слишком устойчивы к изменению условий эксплуатации. Данную проблему мы планируем решать переходом от аналоговой схемотехники к реализации большей части схемы на микроконтроллере. Алгоритмы обработки также будут реализовываться на контроллере без необходимости в отдельном вычислителе», – комментирует Тимур Каримов.

Перспективы исследования связаны с дальнейшим совершенствованием конструкции детектора, а также с применением хаотических нейроподобных систем в других задачах, например, для диагностики неисправностей электрических машин, таких как электродвигатели на заводах или ветрогенераторы.