В настоящее время в сельское хозяйство вводятся все более совершенные средства диагностики, в частности современные сельскохозяйственные машины оснащены большим количеством диагностических датчиков. С этих датчиков собирается достаточно большой массив данных, и в связи с этим встает вопрос об анализе полученной информации. Современные технологии позволяют собирать ее в режиме реального времени. Качественный анализ позволит не только быстро реагировать на возникающие проблемы, но и прогнозировать их. Однако объем анализируемой информации в настоящее время уже исчисляется в терабайтах, и поэтому корректно и быстро обрабатывать такой массив — трудновыполнимая задача, особенно в режиме реального времени [1]. Данная ситуация требует современных подходов к разработке программного обеспечения, а также возникает необходимость в современном компьютерном оборудовании. В статье рассматривается интеллектуальное программное обеспечение, разработанное сотрудниками федерального государственного бюджетного научного учреждения «Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ». Данная система служит для сбора и анализа информации, поступающей с устройств, а также для их управления.
Цель исследований — анализ современных возможностей диагностирования и прогнозирования технического состояния сельскохозяйственной машины с помощью новых технических разработок. Также целью ставится разработка алгоритма для анализа данных с помощью технологий искусственного интеллекта.
Особое внимание уделено использованию таких технических решений, как графические ускорители, в частности, корпорации Nvidia. Для этих графических ускорителей разработана специальная программно-аппаратная платформа CUDA. Она является очень важной частью информационной системы. Все это представлено на примере работы с прототипом индикатора пульсаций давления насоса (ИПД) и специальным устройством по работе с CAN-интерфейсом. Оба прототипа разработаны также сотрудниками федерального центра ВИМ. Стоит обратить внимание на то, что, хотя данная информационная система и разрабатывается под нужды сельского хозяйства, спектр ее применения намного шире, так как методы, которые были заложены для ее разработки, являются универсальными.