Электронный фонд правовой
и нормативно-технической документации
ГОСТ Р 71686-2024 Искусственный интеллект. Модели машинного обучения для проведения косвенных измерений свойств материалов. Общие положения
ГОСТ Р 71686-2024
НАЦИОНАЛЬНЫЙ СТАНДАРТ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
Искусственный интеллект
МОДЕЛИ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ПРОВЕДЕНИЯ КОСВЕННЫХ ИЗМЕРЕНИЙ СВОЙСТВ МАТЕРИАЛОВ
Общие положения
Artificial intelligence. Machine learning models for making indirect measurements of material properties. General provisions
35.240.99
Дата введения 2025-01-01
Предисловие
1 РАЗРАБОТАН Федеральным государственным бюджетным учреждением "Российский институт стандартизации" (ФГБУ "Институт стандартизации")
2 ВНЕСЕН Техническим комитетом по стандартизации ТК 164 "Искусственный интеллект"
3 УТВЕРЖДЕН И ВВЕДЕН В ДЕЙСТВИЕ Приказом Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии от 11 октября 2024 г. № 1436-ст
4 ВВЕДЕН ВПЕРВЫЕ
Правила применения настоящего стандарта установлены в статье 26 Федерального закона от 29 июня 2015 г. № 162-ФЗ "О стандартизации в Российской Федерации". Информация об изменениях к настоящему стандарту публикуется в ежегодном (по состоянию на 1 января текущего года) информационном указателе "Национальные стандарты", а официальный текст изменений и поправок - в ежемесячном информационном указателе "Национальные стандарты". В случае пересмотра (замены) или отмены настоящего стандарта соответствующее уведомление будет опубликовано в ближайшем выпуске ежемесячного информационного указателя "Национальные стандарты". Соответствующая информация, уведомление и тексты размещаются также в информационной системе общего пользования - на официальном сайте Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии в сети Интернет (www.rst.gov.ru)
Введение
Обученные модели машинного обучения демонстрируют потенциал для определения того, какие косвенные механические свойства коррелируют с трещиностойкостью материала. Наилучшие значения характерны для модулей изгиба и растяжения. Также наблюдается хорошая корреляция с трещиностойкостью с модулями упругости при сжатии и с прочностью при растяжении.
Для повышения точности оценки свойств материалов по результатам косвенных измерений целесообразно разработать общие положения к моделям машинного обучения.
Установленные в настоящем стандарте общие положения определяют порядок подготовки набора данных и моделей машинного обучения, используемых при измерении физико-механических свойств неметаллических материалов.
Общие положения будут востребованы при разработке изделий новой техники в области автодорожной инфраструктуры, контейнерных грузоперевозок, сервисного оборудования транспортного машиностроения.
1 Область применения
Настоящий стандарт устанавливает общие положения к разработке (обучению и тестированию), верификации и эксплуатации моделей машинного обучения для косвенных измерений свойств материалов. Стандарт применим для измерений, в которых функция преобразования (функция измерений) средства измерений неизвестна априори и/или не может быть определена в силу ее сложности.
Настоящий стандарт предназначен для использования организациями и специалистами, занимающимися разработкой, испытаниями и эксплуатацией средств измерений на основе искусственного интеллекта и машинного обучения для определения свойств материалов, используемых в различных отраслях промышленности и исследованиях. Настоящий стандарт не распространяется на модели машинного обучения для проведения прямых измерений свойств материалов или для других целей, не связанных с измерениями.
2 Нормативные ссылки
В настоящем стандарте использована нормативная ссылка на следующий стандарт:
Чтобы получить полный доступ к этому и другим документам, приобретайте доступ к Информационной сети «Техэксперт» - лидеру в области комплексного обеспечения предприятий нормативно-технической документацией.
доступны в системах «Техэксперт» и «Кодекс»