Представлены предложения по применению технологий машинного обучения при создании современных программно-технических средств радиационного контроля на всех этапах жизненного цикла продукции и дается оценка ожидаемых технических результатов от этого применения. Приведены схемы экспериментальных исследований, направленных на подтверждение применимости самообучающихся нейронных сетей в составе устройств детектирования ионизирующих излучений и автоматизированных систем на их основе.
The paper presents the suggestions about using the machine learning technologies for modern radiation monitoring software and hardware designing during the full production life cycle and the evaluations of the expected technical results deriving from such using illustrated there. There are experimental research schemes shown to confirm the applicability of the self-learning neural networks for the ionizing radiations detecting devices and automated systems based on them.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.