Меню Закрыть

Расшифровка аи 95: Бензин АИ-95 — характеристика, расшифровка, реализация

Содержание

Бензин АИ-95 — характеристика, расшифровка, реализация

Бензин АИ-95 относится к классу премиальных высокооктановых марок топлива с улучшенными характеристиками и полным отсутствием свинца в составе. Он используется в новых российских и зарубежных автомобилях с инжекторными двигателями.

Высокооктановый – не значит выше качеством, чем, например, АИ-92. Просто в составе 95-го больше антидетонационных присадок. Октановым числом измеряется устойчивость топлива к детонации, о чем и говорит расшифровка АИ-95 по ОКПД – бензин автомобильный (буква А) с октановым числом 95 (и не выше 98), которое получено исследовательским методом (буква И).

Характеристики

ГОСТ 51107-97 предъявляет следующие требования к АИ-95:

  • Массовая доля свинца – до 0,01 г/дм3
  • Наличие смол – до 5 мг/100 см3
  • Содержание сероводорода – до 0,05% от общей массы
  • Объем бензола – до 5% от общего объема
  • Плотность (или удельный вес) – 725-780 кг/м3 при температуре 15 градусов

Компонентный состав АИ-95 определяется его маркой и зависит от технологических установок на выпускающем его НПЗ.

Температура вспышки в открытом тигле для АИ-95, как и для других бензинов, составляет примерно -40 градусов. Именно при такой минимальной температуре свободные летучие фракции бензина могут вспыхивать при поднесении источника открытого огня. Поэтому бензин относится к высокому классу пожароопасности и должен храниться в специальных условиях.

Температура горения АИ-95 и прочих видов бензина не зависит от октанового числа и определяется средой, в которой он горит. В двигателе бензин сгорает при температуре 900-1100 градусов, на открытом воздухе этот показатель снижается до 800-900 градусов.

Температура кипения бензина отслеживается в нескольких фракциях: начало перегонки, сгорание 10% объема, затем 50% и 90%, и конец кипения.

В начале кипения и до половины объема сгорают легкие (рабочие) фракции, от которых зависят пусковые характеристики и испаряемость топлива. После 50% и в конце кипения в работу вступают тяжелые фракции. Самая низкая оптимальная температура кипения для автомобилей – 180 градусов.

Реализация

В розницу бензин реализуется в литрах (единицах объема), а оптом поставляется в тоннах (единицах массы). В связи с этим закономерен вопрос: сколько литров АИ-95 в тонне?

Если брать среднее значение плотности 95-го равное 750 кг/м3, то в одной тонне получаем 1333,33 литра. Отсюда же можем узнать, сколько весит литр бензина АИ-95. Получится 0,75 кг.

В чем разница между АИ-95 и АИ-92?

Основное отличие этих марок бензина – в склонности к детонации. Тем выше октановое число, тем хуже горит топливо. То есть у 95-го склонность к самовоспламенению ниже.

И этот момент должен быть определяющим при выборе топлива для своего автомобиля. Современные двигатели и, особенно, турбодвигатели имеют очень высокую степень сжатия воздушно-топливной смеси. Поэтому бензин для таких моторов должен быть больше устойчив к детонации, а значит, обладать более высоким октановым числом.

Кроме того, 95-й рассчитан только на инжекторные двигатели, не содержит свинца и имеет ряд полезных для двигателя присадок, в том числе, чистящих.

Срок годности АИ-95 примерно такой же, как и у 92-го, и составляет около 12 месяцев при соблюдении идеальных условий хранения: герметичный непрозрачный сосуд без доступа воздуха и колебаний температуры.

Купить бензин АИ-95 оптом

на что влияют октановые числа бензина — Mafin Media

Правильно подобранное топливо может продлить срок службы двигателя и сделать поездки комфортными и безопасными. Но неправильный выбор чреват серьезными проблемами. Чем отличаются разные виды бензина и как выбрать подходящий? Объясняем в новом разборе Mafin Media.

Что такое октановое число и почему это важный показатель

Сама аббревиатура АИ говорит о том, что это топливо для автомобилей. Буква «А» обозначает автотранспорт, а буква «И» — что октановое число этого топлива было проверено в лаборатории исследовательским методом. Цифры, которые стоят после обозначения типа топлива, и указывают на то самое число. Всего на российском рынке представлено четыре вида бензина: АИ-92, АИ-95, АИ-98 и АИ-100. Возможно, где-то в российских глубинках еще можно найти АИ-80, но на автозаправочных станциях Москвы и Санкт-Петербурга такого топлива уже точно нет: современные моторы просто на него не рассчитаны.

Октановое число говорит о стойкости бензина к детонации — процессу взрывного воспламенения рабочей смеси. В цилиндре двигателя внутреннего сгорания находится поршень, который ходит вверх-вниз. Когда он движется к нижней точке, в цилиндр подается топливо и воздух. После этого поршень движется вверх, сжимая топливно-воздушную смесь для ее дальнейшего воспламенения, а искра от автомобильной свечи поджигает сжатую смесь в камере сгорания. После этого поршень идет вниз, создавая инерцию для дальнейшего вращения двигателя. В следующем подъеме поршень выталкивает сгоревшие газы из камеры сгорания. Такт считается завершенным, и процесс повторяется снова.

Октановое число показывает, насколько сильно можно сжать топливно-воздушную смесь, прежде чем произойдет детонация. Если использовать топливо с октановым числом ниже рекомендованного заводом-изготовителем, может произойти ранний взрыв смеси еще в середине такта сжатия. В таком случае поршень встретит сопротивление от взрывной волны, прежде чем дойдет до верхней точки и завершит такт. Это чревато не только тем, что автомобиль начнет ехать хуже, но и ощутимым сокращением срока службы мотора — например, сам поршень со временем начнет разрушаться и плавиться от резких повышений температуры, шатуны (деталь соединяющая поршень и коленчатый вал двигателя) из-за перегрузки могут деформироваться. Одним словом, рано или поздно (скорее, рано) двигатель потребует замены или капремонта.

Принято считать, что чем выше октановое число, тем бензин лучше. Подкрепляется это еще и разными ценами — «сотый» бензин стоит сильно дороже обычного 92-го. Но на деле нет бензина лучше или хуже: октановое число не влияет на качество топлива, а лишь говорит о его детонационной стойкости. И то, какой бензин лучше подходит конкретному мотору, определяется только конструктивными особенностями.

Бензин Премиум-95 (АИ-95-5)

Автомобильный бензин Премиум-95 выпускается по ГОСТ Р 51105-97. Он целиком отвечает европейским требованиям, полностью является конкурентоспособным на нефтяном рынке. Как правило, используется для зарубежных автомобилей, которые ввозятся на территорию России. Маркировка «Премиум-95″ полностью соответствует европейской бензиновой маркировке. По моторному методу октановое число 85, а по исследовательскому — 95. Концентрация свинца, г/1дм3 данного бензина не больше 0,010. Концентрация фактических смол, мг на 100см не больше 5. Массовая доля серы, в 

процентном соотношении, не больше 0,05.

Технические характеристики:
• Октановое число, не менее: по моторному методу 85,0, по исследовательскому 
методу 95,0,
• Концентрация свинца, г/1дм3 бензина не более 0,010 ,
• Концентрация фактических смол, мг на 100см бензина, не более 5,0,
• Массовая доля серы, %,не более 0,05,
• Внешний вид : Чистый, прозрачный,
• Плотность при 15оС, кг/м3 725-780.
Бензин топливный разделяется на две основные категории — это автомобильный и авиационный. Авиационный бензин, в отличие от автомобильного, имеет октановое число намного выше, а также содержит в себе большее число легких фракций. Основным принципом классификации сортов бензина является его октановое число. Насколько оно будет выше, настолько бензин будет являться более устойчивым к детонации, что дает возможность его использовать в двигателях, которые имеют намного выше степень сжатия.

Бензин обозначается таким образом:
• «А» — автомобильный бензин;
• «Б» — авиационный бензин;
• «80», «92» и т.д. – октановое число бензина, либо его числовой индекс.
Впереди числового индекса может стоять буква «И», которая обозначает, что октановое число определялось методом исследования. В том случае если буквы нет, то октановое число было определено моторным методом.

Основное характеризующее свойство бензина, от которого напрямую зависит практическое использование данного горючего нефтепродукта — это устойчивость к детонации. Проще говоря, это является способностью бензина при различных условиях почти целиком сгорать в работающем двигателе. В бензине для автомобилей такое свойство выражается октановым числом, а в бензине авиационном, помимо традиционной октановой характеристики, антидетонационное свойство нашло своё выражение в бензиновой сортности.

На сегодняшний день на отечественном рынке представлено множество разных разновидностей бензина, которые отличаются по своим качествам. Зачатую используются такие виды бензина:
• АИ-80 («стандарт»),
• АИ-92 («регуляр»),
• АИ-95 («премиум»),
• АИ-98 («супер»).
В производстве, в процентном соотношении, основная масса приходиться на марки АИ-80, АИ-92.  Бензин высокооктановый АИ-95 изготавливается в объёме 11% от всего производства. На прямогонный бензин приходится примерно 8%, и менее 1% занимает производство марки АИ-98. За последние годы наблюдается довольно устойчивая тенденция вытеснения высокооктановым бензином низкооктанового. На данный момент, бензин АИ-80 потребляют, как правило, грузовые автомобили, а также старые отечественные автомобили. В подробном прайс-листе компании ООО «БашТехКомплект» вы найдете цены на бензин оптом. Безупречное качество обслуживания по продаже качественного бензина радует наших постоянных заказчиков и других покупателей.

Бензины

БЕНЗИНЫ


Ассортимент продукции на 01.02.2018 г.

Название и марка нефтепродукта

Нормативный документ

Область применения, достижения

Неэтилированный
Бензин марки Нормаль-80
(АИ-80-К5)

ГОСТ Р 51105-97
изм. 1-6

Бензин неэтилированный Нормаль-80 соответствует требованиям технического регламента Таможенного союза «О требованиях к автомобильному и авиационному бензину, дизельному и судовому топливу, топливу для реактивных двигателей и мазуту» (ТР ТС 013/2011), принятого Решением Комиссии Таможенного союза от 18.10.2011 № 826 и предназначен для использования в двигателях внутреннего сгорания с искровым воспламенением.

Неэтилированный 
Бензин марки Регуляр-92
(АИ-92-К5)

ГОСТ Р 51105-97
изм. 1-6

Бензин неэтилированный Регуляр-92 соответствует требованиям технического регламента Таможенного союза «О требованиях к автомобильному и авиационному бензину, дизельному и судовому топливу, топливу для реактивных двигателей и мазуту» (ТР ТС 013/2011), принятого Решением Комиссии Таможенного союза от 18.10.2011 № 826 и предназначен для использования в двигателях внутреннего сгорания с искровым воспламенением.

Дипломант всероссийского конкурса «Сто лучших товаров России» 2017.   

Бензин неэтилированный Премиум Евро-95
(АИ-95-К5)
ГОСТ Р 51866-2002
(ЕН 228-2004)
изм. 1-4

Высокооктановый бензин Премиум Евро-95 соответствует требованиям технического регламента Таможенного союза «О требованиях к автомобильному и авиационному бензину, дизельному и судовому топливу, топливу для реактивных двигателей и мазуту» (ТР ТС 013/2011), принятого Решением Комиссии Таможенного союза от 18.10.2011 № 826. Поставляется на экспорт и российский рынок и предназначен для использования в двигателях внутреннего сгорания с искровым воспламенением.
Дипломант всероссийского конкурса «Сто лучших товаров России» 2017.  

Бензин неэтилированный Супер Евро-98
(АИ-98-К5
ГОСТ Р 51866-2002
(ЕН 228-2004)
изм. 1-4

Высокооктановый бензин Супер Евро-98 соответствует требованиям технического регламента Таможенного союза «О требованиях к автомобильному и авиационному бензину, дизельному и судовому топливу, топливу для реактивных двигателей и мазуту» (ТР ТС 013/2011), принятого Решением Комиссии Таможенного союза от 18.10.2011 № 826. Поставляется на экспорт и российский рынок и предназначен для использования в двигателях внутреннего сгорания с искровым воспламенением.
Дипломант всероссийского конкурса «Сто лучших товаров России» 2017.   

  Автомобильный бензин
марки G-DRIVE 100
(АИ-100-К5)
  СТО 00148725-014-2017

Автомобильный бензин марки G-DRIVE 100 соответствует требованиям технического регламента Таможенного союза «О требованиях к автомобильному и авиационному бензину, дизельному и судовому топливу, топливу для реактивных двигателей и мазуту» (ТР ТС 013/2011), принятого Решением Комиссии Таможенного союза от 18.10.2011 № 826. Используется в двигателях внутреннего сгорания. Поставляется на АЗС ПАО «Газпром нефть» (собственные и арендованные), а также на АЗС, работающие по договору концессии.

Автомобильный бензин марки G-DRIVE 100 в 2018 году стал лауреатом Всероссийского конкурса «Сто  лучших товаров России».

Бензин газовый стабильный
марки А, Б
ТУ 38.301-19-108-97
изм. 1-5

Бензин газовый стабильный получают в процессе смешения фракций бензиновых прямогонных и фракций вторичных процессов. Применяется в качестве сырья процессов химического и нефтехимического производства.

Подробную информацию по вопросам приобретения бензина автомобильного, топлива дизельного, мазута ТКМ-16 производства АО «Газпромнефть-ОНПЗ» с нефтебаз, расположенных на территории Омского региона, масел, сжиженного углеводородного газа самовывозом с территории ОНПЗ обращаться:
Офис продаж в г. Омске Сибирского отделения «Газпромнефть-Региональные продажи»
Телефон: +7 (3812) 292-999

По вопросам приобретения светлых нефтепродуктов и СУГ производства АО «Газпромнефть-ОНПЗ» с АЗС по топливным картам обращаться:
Отделение «Омск» «Газпромнефть-Корпоративные продажи»
Телефон: +7 (3812) 299-299

По вопросам приобретения битума дорожного производства АО «Газпромнефть-ОНПЗ»:
ООО «Газпромнефть-Битумные материалы»
Телефон: +7 (812) 493-25-66

Виды бензина, маркировка и расшифровка АИ в топливе

Бензин АИ-92 – самое популярное в России топливо для карбюраторных и инжекторных моторов. На нем ездят почти все автомобили российского производства, а также большинство стареньких иномарок. Неэтилированный АИ-92 не содержит соединений тяжелых металлов, в том числе, свинца. АИ-92 хорошего качества позволяет автомобилю раскрыть 100% своего потенциала и не приводит к быстрому изнашиванию деталей мотора.

Расшифровка АИ-92 означает, что это бензин автомобильный (буква А), октановое число которого (ОЧ 92) было рассчитано исследовательским методом (буква И) в условиях, максимально соответствующих стандартным городским.

Многие считают, что более высокая цифра октанового числа говорит о лучшем качестве топлива. Но это не так. Число здесь показывает только устойчивость топлива к детонации, не более. И выбирая, каким видом топлива заправить своего железного коня, нужно ориентироваться на рекомендации завода-изготовителя.

Основные характеристики

Какие бензины есть? В России производится несколько видов бензинов, отличающихся характеристиками и составом. Ключевым параметром для определения типов бензина является октановое число — ОЧ. Немаловажная роль при этом отводится количеству примесей. Основным составляющими горючей жидкости являются изооктан с гептаном, от которых зависит способность к детонации топлива в закрытом объеме. Их соотношение в готовом продукте определяет октановое число конкретного вида бензина.

О бензине АИ-92

Топливо данной марки соответствует группе Regular motor gasoline. Этот бензин соответствует высокооктановому автомобильному топливу. Оно нашло широкое применение в карбюраторных двигателях внутреннего сгорания. Моторам свойственна работа при высокой степени сжатия. Бензин марки АИ-92 формирует высокую степень стойкости к самопроизвольному воспламенению. Топливо способствует плавной работе мотора. Марка АИ-92 широко используется в России и странах СНГ. Бензин выпускается этилированный и неэтилированный.

Разновидности

Какой бензин есть в РФ и странах ТС? С учетом октанового числа и других характеристик, предусмотрены такие виды бензина в России:

  • Автомобильное
    горючее изготавливается согласно ГОСТ 32513-2013: бензин-80, -92, -95, -98, -100, -101 и -102. Для справки — в СССР производился бензин-56, -66, -72, -74, -76 и -93.
Характеристики автомобильных бензинов
параметрыА-72А-92А-93А-95
Минимальное ОЧ, моторный метод7282,58585
Доля свинца, г/дм3до 0,13до 0,13до 0,13до 0,13
Температура начала перегонки, 0Сот+35от+35от+35от +30
Конец кипения, 0Сдо +195до + 205до + 205до + 205
  • Авиационное
    топливо изготавливается согласно ГОСТ 1012-2013: бензин-92 (Б-92) или бензин-91/115 (Б-91/115). По сравнению с автомобильным горючим оно отличается высоким ОЧ, хорошей стабильностью химической структуры и лучшими характеристиками. В таком топливе минимум примесей. В первую очередь, это касается легких фракций, формирующих паровые пробки, повышающих коррозию, образование нагара.
  • Растворители
    применяются для химической отрасли. С их помощью осуществляется экстрагирование — извлечение нужных компонентов из растительного масла, озокерита или канифоли. В быту растворители используются для удаления разных пятен, разведения лака, краски, обезжиривания, других нужд.
  • Лигроин (нафта)
    . Фракции нефти на основе нормальных парафинов с температурой кипения до +180 0С. Основная сфера применения — сырье для производства этилена путем пиролиза.

Какой бензин заливать?

Многие ищут ответ на этот вопрос, чтобы ненароком не навредить двигателю. В данном случае все просто – требования к топливу указаны в инструкции по эксплуатации конкретного автомобиля, а также продублированы на обратной стороне лючка бензобака. Если производитель в качестве рекомендуемого топлива указал АИ-95, то заливать нужно именно его, а заправляться 92-м можно только на свой страх и риск. Однако стоит помнить, что в мануале и на этикетке может быть указано как октановое число, так и марка топлива.

Также в мануале могут быть записаны разные типы бензина. Например:

  1. АИ-92 – допустимый;
  2. АИ-95 – рекомендуемый;
  3. АИ-98 – для улучшения характеристик.

Как видно, заливать в бак необходимо только рекомендуемое производителем авто топливо. Впрочем, использование бензина с более высоким октановым числом никакого вреда двигателю не нанесет. Ведь чем выше октановое число, тем медленнее скорость горения и больше КПД топлива, что благотворно сказывается на отдаче двигателя, экономичности и других моментах. Как правило, прибавка в мощности и экономичности достигает 7%. Кроме того, современные машины комплектуются ЭБУ, которые учитывают качество горючего и его октановое число, корректируя настройки.

Это значит, что в бак современного автомобиля с атмосферным мотором необходимо заливать АИ-95 на качественной АЗС. В крайнем случае, допускается АИ-92. Также можно ориентироваться на степень сжатия – если она ниже 10 ед., можно заливать АИ-92. Если выше – только 95-й.

Что касается турбированных двигателей, то для них рекомендуемое топливо – АИ-98 или Экстра АИ-95, но не АИ-92.

Как выглядит бензин?

Бензин — это газ или жидкость? В обычном состоянии — это жидкость с характерным запахом. Для удобства различия, еще с советских времен принято при производстве топлива добавлять особые красители. Схема оттенков видов бензина выглядит так:

  • АИ-66 имел зеленый цвет;
  • АИ-72 отличался розовым тоном;
  • АИ-76 изготавливали насыщенно-желтым;
  • АИ-80 поставляется на АЗС желтого цвета;
  • АИ-90 и АИ-95 различают по оранжево-красному оттенку;
  • АИ- 98 производится с добавлением синего красителя.

Миф 1. 95-й может вызывать детонацию

Нефтяные компании призывают автовладельцев не заправляться 95-м бензином и переходить на улучшенный 98-й! Мол, 95-й вызывает детонацию. Это правда. Лично присутствовал на презентациях двух крупнейших нефтяных корпораций (Шелл и Роснефть), где собравшимся демонстрировали убитые поршни моторов как результат детонации. На вопросы, с какой стати нормальный 95-й бензин может вызвать детонацию, прямых ответов не последовало: дескать, ездить на 98-х надежнее.

Маркировка бензина и что обозначают цифры

Согласно ГОСТ 54283-2010 и нормам технического регламента от 2011 года на территории РФ предусмотрена маркировка бензинов в виде двух буквенных символов и двух цифр. Дополнительно иногда указывается еще одна цифра. Рассмотрим, как в бензине расшифровывается аббревиатура АИ и другие символы на таком примере: АИ-92/4.

  • А
    — вид: автомобильное топливо;
  • И
    — способ определения октанового числа: исследовательский. Если буква «И» отсутствует, значит, применялся моторный метод.
  • 92
    — величина октанового числа топлива;
  • 4
    — класс экологичности горючего может быть в диапазоне 2–5.

Что показывает степень сжатия

Увеличение степени сжатия в цилиндре двигателя способствует увеличению мощности автомобиля и сокращению расхода топлива. Но бесконечно увеличивать степень сжатия нельзя, так как топливо начнет воспламеняться.

  • степень сжатия двигателя до 10,5, рекомендуется лить 92 бензин;
  • степень сжатия от 10,5 до 12, то заливают 95 бензин;
  • для показателей выше 12, используют 98 бензин.

Если вы зальете некачественный 92 бензин в двигатель, рассчитанный на 95, то это приведет к детонации двигателя. Детонация – это разрушающий процесс, который может вывести из строя двигатель в короткий промежуток времени.

Однако многие автолюбители заливают 92 бензин вместо 95 и продолжают ездить на транспортном средстве. Возможно ли это? Да, если заправляться качественным бензином на проверенных заправках, пользоваться топливными смарт картами. Тем более производители также учли этот момент и стали устанавливать на многие современные автомобили датчики детонации.

Методы определения ОЧ топлива

Основной характеристикой топлива является октановое число, определяющее детонационную стойкость горючей смеси. Чем выше этот параметр, тем позже (при большем давлении) происходит химическая реакция — воспламенение вещества с освобождением энергии и распространением ударной волны. В качестве эталонов используются два углеводорода:

  • Изооктан
    имеет октановое число, равное единице или 100%. Другими словами, он не самовоспламеняется независимо от степени сжатия.
  • Н-гептан
    отличается ОЧ, равным нулю. Следовательно, он быстро самовоспламеняется при малейшем давлении.

Если в топливе доля изооктана равна 95%, а н-гептана — 5%, значит, октановая характеристика такого горючего равна 95. Октановое число топлива измеряется в условных единицах и чаще всего в технических документах указывается, как ОЧ (ОЧМ, ОЧИ).

На практике существует две технологии определения ОЧ с помощью одноцилиндрового двигателя двухтактного типа:

  • Исследовательская.
    Это способ предполагает имитацию движения автомобиля на крейсерском режиме с нагрузками не выше средних, когда обороты коленвала равны 600 об/мин.
  • Моторная.
    При таком способе имитируются максимальные нагрузки с оборотами 900 об/мин.

Основным методом для определения октанового числа топлива является исследовательский способ.

Что такое октановое число

Эта фраза известна очень многим, однако далеко не все знают, что именно означает данный термин и почему он так важен.

Октановое число – это способность топлива (в том числе и бензина) противостоять самопроизвольному возгоранию под давлением. Иначе говоря – его детонационная стойкость.

В процессе работы двигателя поршень сжимает топливно-воздушную смесь (такт сжатия). В этот момент, когда готовая смесь находится под давлением, может произойти ее самопроизвольное воспламенение еще до того, как свеча зажигания дала искру. В народе это явления называется одним словом – «детонация». Характерным признаком детонации являются шумы в двигателе – металлический звон.

Следовательно, чем выше октановое число, тем выше способность горючего сопротивляться детонации.

Детонационная стойкость топлива

Детонация — химическая реакция с воспламенением топлива, при которой выделяется определенное количество тепловой энергии вместе с ударной волной. Фактически, это мгновенный взрыв горючего в замкнутом пространстве (камере сгорания), превращающий смесь в газообразные продукты горения, которые совершают механическую работу, обеспечивая движение поршня вниз. Благодаря этому происходит вращение коленчатого вала двигателя.

Все модификации бензиновых моторов, проектируются для использования топлива с конкретным октановым числом. Использование нештатного горючего приводит к преждевременному либо позднему воспламенению, в результате которого образуются детонационные волны. Они пагубно воздействуют на элементы конструкции, провоцируя их разрушение и последующий выход из строя мотора.

Бензин АИ-95

Бензин АИ-95 соответствует группе Premium motor gasoline. Такое топливо обладает улучшенными характеристиками. В процессе его производства применяются ароматические компоненты, газовый бензин, а также продукт, полученный в результате высокотемпературной обработки дистиллятного сырья. Топливо формирует стойкость к детонации. Выпускается бензин АИ-95 класса «Экстра». Он аналогичен традиционному топливу данной марки. Единственное отличие – отсутствие свинца в топливе класса «Экстра».

Показатели испаряемости бензина

Немаловажное определение бензина — класс испаряемости. Всего их 10 и по тому, к какому классу относится бензин, можно судить о том, при какой температуре воздуха его можно использовать:

  • А, B — маркировка для летнего топлива;
  • C, D, E, F — обозначение бензина для зимы;
  • C1, D1, E1, F1 — вариации для межсезонных температур.

Каждая буква обозначает диапазон допустимых температур. Например, маркировка F говорит о том, что бензин позволит машине завестись и двигателю стабильно работать при -20 °С.

Диаграмма определения классов испаряемости бензинов:

Таблица 1. Показатели испаряемости бензинов:

Как видно по таблице, в зависимости от класса испаряемости, бензин отличается по фракционному составу. В каждом виде топлива присутствуют вещества, помогающие бензину быть эффективным при определённой температуре воздуха.

Бензин — Нормаль 80 (АИ-80)

Бензин — это самая легкая из жидких фракций нефти. Эту фракцию получают в числе других в процессе возгонки нефти с целью получения различных нефтепродуктов. Обычный углеводородный состав бензина — молекулы длиной от C 5 до C 10 . Но бензины отличаются друг от друга, как по составу, так и по свойствам, ведь их получают не только как продукт первичной возгонки нефти. Бензин получают из попутного газа (газовый бензин) и из тяжелых фракций нефти (крекинг-бензин). 

Бензин Аи-80 применяется как топливо для карбюраторных и инжекторных двигателей, при производстве парафина, чистке тканей (растворяет жиры), как горючий материал, как растворитель. 

Бензин АИ-80 изготовляется зимнего и летнего видов:
  • зимний — для применения в течение всех сезонов в северных и северо-восточных районах, а в остальных районах с 1 октября до 1 апреля;
  • летний — для применения во всех районах, кроме северных и северо-восточных, в период с 1 апреля до 1 октября; в южных районах допускается применять летний вид бензина в течение всех сезонов.
Бензин АИ-80 содержит смесь углеводородов различного строения в виде бесцветной жидкости с пределами кипения 33-205°С. 
Бензин АИ-80 , применяется в качестве топлива для карбюраторных автомобильных и мотоциклетных двигателей, а также двигателей другого назначения. Автомобильный бензин предназначен для карбюраторных и мотоциклетных двигателей в зависимости от конструктивных особенностей двигателей внутреннего сгорания, а также от условий, в которых они эксплуатируются.  Бензин АИ-80 представляет собой смесь компонентов, получаемых в результате различных технологических процессов:
  • прямой перегонки нефти;
  • каталитического риформинга;
  • каталитического крекинга и гидрокрекинга вакуумного газойля;
  • изомеризации прямогонных фракций;
  • алкилирования;
  • ароматизации термического крекинга;
  • висбрекинга;
  • замедленного коксования.
Компонентный состав бензина АИ-80 зависит, в основном, от его марки и определяется набором технологических установок на нефтеперерабатывающем заводе.  Базовым компонентом для выработки автомобильных бензинов являются обычно бензины каталитического риформинга или каталитического крекинга. Бензины каталитического риформинга характеризуются низким содержанием серы, в их составе практически отсутствуют олефины, поэтому они высокостабильны при хранении. Однако повышенное содержание в них ароматических углеводородов с экологической точки зрения является лимитирующим фактором. К их недостаткам также относится неравномерность распределения детонационной стойкости по фракциям. В составе бензинового фонда России доля компонента каталитического риформинга превышает 50 %. 

Бензины каталитического крекинга характеризуются низкой массовой долей серы, октановыми числами по исследовательскому методу 90-93 единицы. Содержание в них ароматических углеводородов составляет 30-40 %, олефиновых — 25-35 %. В их составе практически отсутствуют диеновые углеводороды, поэтому они обладают относительно высокой химической стабильностью (индукционный период 800-900 мин.). По сравнению с бензинами каталитического риформинга для бензинов каталитического крекинга характерно более равномерное распределение детонационной стойкости по фракциям. Поэтому в качестве базы для производства автомобильных бензинов целесообразно использовать смесь компонентов каталитического риформинга и каталитического крекинга. 
Бензины таких термических процессов, как крекинг, замедленное коксование имеют низкую детонационную стойкость и химическую стабильность, высокое содержание серы и используются только для получения низкооктановых бензинов в ограниченных количествах. 

При производстве высокооктановых бензинов используются алкилбензин, изооктан, изопентан и толуол. Бензины АИ-95 и АИ-98 обычно получают с добавлением кислородсодержащих компонентов: метил-трет-бутилового эфира (МТБЭ) или его смеси с трет-бутанолом, получившей название фэтерол. Введение МТБЭ в бензин позволяет повысить полноту его сгорания и равномерность распределения детонационной стойкости по фракциям. Максимально допустимая концентрация МТБЭ в бензинах составляет 15 % из-за его относительно низкой теплоты сгорания и высокой агрессивности по отношению к резинам. 
Для достижения требуемого уровня детонационных свойств этилированных бензинов к ним добавляют этиловую жидкость (до 0,15 г свинца/дм3 бензина). К бензинам вторичных процессов, содержащим непредельные углеводороды, для их стабилизации и обеспечения требований по индукционному периоду разрешается добавлять антиокислители Агидол-1 или Агидол-12. В целях обеспечения безопасности в обращении и маркировки этилированные бензины должны быть окрашены. Бензин А-76 окрашивается в желтый цвет жирорастворимым желтым красителем К, бензин АИ-91 — в оранжево-красный цвет жирорастворимым темно-красным красителем Ж. Этилированные бензины, предназначенные для экспорта, не окрашиваются.

Что означает АИ в марке бензина?

АИ — маркировка бензина (автомобильного топлива), октановое число которого определено по исследовательскому методу АИ — агроинженерия АИ — апоптотический индекс

Что означают цифры в марке бензина АИ 92?

Значение октанового числа (именно его обозначает цифра в индексе) указывает на такое свойство, как стойкость бензина к детонации. Цифра эта относительная. … Соответственно, бензин марки АИ-92 эквивалентен по своей устойчивости к детонации 92%-ной смеси изооктана с гептаном, АИ-95 – 95%-ной и так далее.

Что означает марка бензина АИ 80?

Расшифровка маркировки АИ-80 означает, что октановое число 80 было получено исследовательским методом (буква И) и испытания топлива проводились в условиях небольших и средних нагрузок на мотор автомобиля (как при обычной езде по шоссе). Буква А говорит о том, что топливо автомобильное.

Какие существуют виды бензина?

Более современная классификация бензинов насчитывает шесть основных видов этого топлива с различным октановым показателем:

  • Нормаль – АИ-80.
  • Регуляр – АИ-92.
  • Премиум – АИ-95.
  • Супер – АИ-95+.
  • Экстра – АИ-98.
  • ЭКТО – АИ-100.

Что означают буквы в марке бензина?

Маркировка бензина

Обычно бензин маркируется литерами «А» и «АИ». Их расшифровка: «А» – это обозначение свидетельствует, что бензин автомобильный; «АИ» – буква «И» означает метод, которым было определено октановое число.

Что означает буква А в марке бензина А 92?

Первая буква (А) показывает, что топливо предназначено для заправки автомобильного транспорта. Вторая буква (И) указывает на то, что для определения октанового числа применялся исследовательский метод. Всего в группе АИ выделяется четыре марки топлива, различающиеся октановым числом: 80, 92, 95 и 98.

Какой бензин был в ссср?

Поэтому уже в 1960-е годы советским автомобилистам стали доступны такие виды бензина, как А-66, А-72, А-76, Аи-93 и Аи-98. Например, 66-й бензин характерного оранжевого или красного цвета выпускали специально для АЗС Сибири или Крайнего Севера.

Почему пропал бензин 80?

Причиной исчезновения бензина стал технический регламент, принятый еще в 2008 году. Согласно этому документу, с 1 января 11-го года производство 80-го бензина запрещено, он не соответствует стандартам Евро-3.

Что обозначают цифры в маркировке автомобильного бензина например АИ 95 АИ 92?

Цифры в маркировке указывают на октановое число бензина. Например, АИ-95 — топливо для автомобилей (заправить самолет им точно не получится), имеющее октановое число 95, и это проверено исследовательским методом. … Бензин 92-й обеспечивает высокий уровень стойкости к детонации и стабильную работу мотора.

Какое октановое число должно быть у бензина 92?

Показатели АИ 92

Данный бензин имеет высокую детонационную стойкость. При исследовании показывает октановое число АИ 91 или 82,5 (моторный метод).

Какие виды топлива производятся в России?

В России производятся автомобильные бензины пяти марок (ГОСТ 2084-77): А-72, А-76, АИ-91, АИ-93 и АИ-95. Буква «И» в маркировке указывает на применение исследовательского метода при определении октанового числа, цифры — октановое число.

Какого цвета должен быть 95 бензин?

АИ 92 или 95 – оранжевый или красный цвета; АИ 98 – синий оттенок.

Какие показатели оценивают качество бензина?

Согласно им, существуют пять основных критериев качества бензинов:

  • Фракционный состав топлива определенной марки.
  • Стабильность физико-химического состава бензинов.
  • Испаряемость и связанные с ней вязкость и температура замерзания.
  • Детонационная стойкость (октановое число).

Что входит в состав бензина?

В состав бензина входят два элемента – изооктан и гептан. Первый – крайне взрывоопасен, а для второго детонационная способность равна нулю, при определенных условиях конечно. Октановое число как раз и указывает на соотношение гептана и изооктана.

Что за бензин 95+?

«На АЗС нашей сети бензин марки 95+ – это топливо европейского производства (заводы компании в Румынии или Болгарии), которое соответствует стандарту Евро 3 по всем параметрам», – сообщил «АЦ» Валерий Рясик, начальник центра общественных связей компании «Лукойл-Украина».

Какие углеводороды входят в состав бензина?

Углеводороды в бензине включают многие изопарафины, а также ароматические углеводороды и нафтены, а в бензинах, полученных при крекинге, содержится от 15 до 25% олефинов. Октановое число углеводородов снижается в следующем порядке: изопарафины > ароматические > олефины > нафтены > н-парафины.

Эта группа исследователей информатики из США расшифровывает шифры с помощью ИИ

.

Чтобы взломать код Enigma во время Второй мировой войны, британский ученый-компьютерщик Алан Тьюринг разработал математическую модель, позволяющую разблокировать шифр быстрее, чем любой человек.

Сегодня группа студентов, изучающих информатику Университета Торонто, декодирует зашифрованный текст с помощью нейронной сети, основы алгоритмов машинного обучения, вдохновленной мозгом.

«Мы находимся на той стадии [нашего исследования], когда мы можем довольно уверенно сказать, что архитектура работает, и она более общая, чем все, что было разработано ранее», — говорит Эйдан Гомес, студент четвертого курса факультета. информатики.Он добавляет, что их точность превышает 95 процентов.

Гомес и исследовательская группа FOR.ai Sheldon Huang , Bryan Li , Muhammad Osama и Ivan Zhang являются стипендиатами AI Grant, недавно созданной некоммерческой организации, которая предоставляет избранные проекты на сумму около 50 000 долларов США в облаке. вычислительные ресурсы от Google, среди прочего. Они также получают эксклюзивный доступ к глобальной сети наставников по ИИ, включая Андрея Карпати , выпускника Университета штата Калифорния, который ранее работал в OpenAI, а теперь является директором по ИИ в Tesla.

Роджер Гроссе , доцент кафедры информатики, и Лукаш Кайзер, старший научный сотрудник Google Brain, помогают наставником команды.

Подобно задачам перевода на естественный язык, их проект использует простой текст, или английский, и зашифрованный текст как два разных языка. Нейронная сеть считывает оба и устанавливает связи между ними без какой-либо дополнительной поддержки при переводе.

Гомес говорит, что этот метод может взломать гораздо более сложный шифр Виженера, исторически называемый неразборчивым шифром, где скрытый ключ известен только отправителю и получателю.Ключ определяет совершенно другой кесарево сечение, или шифр сдвига, который будет использоваться в каждой позиции; Это означает, что нейронная сеть больше не может просто подсчитывать частоту букв и выполнять простой частотный анализ.

Подробнее о Эйдан Гомес

«Это гораздо более сложный для взлома шифр, и он является частью цели приблизиться к сложности самого неконтролируемого языкового перевода», — говорит Гомес.

Хуанг, который также является президентом и соучредителем FOR.Партнерская организация U of T Machine Intelligence Student Team, или UTMIST, заявляет, что их подход в корне отличается от нынешних подходов, которые контролируются с помощью отзывов людей или помеченных данных — что мало чем отличается от задачи перевода на инопланетный язык, показанного в фильме Arrival .

«Они взламывают язык, устанавливая связи между двумя языками, слово за словом», — говорит Хуанг.

«Ни один из [алгоритмов] не запрограммирован жестко и не полагается на человеческое знание языка», — говорит Гомес.«Мы придумали архитектуру, которая позволяет выводить эти сопоставления независимо».

Группа заявляет, что взломать современные шифры непрактично и слишком сложно. С конечной целью неконтролируемого языкового перевода, скажем, с английского на немецкий на основе двух совершенно не связанных между собой текстов, их методы шифрования могут быть использованы для разблокировки потерянных языков, когда носителей языка больше не существует.

«Этот проект наглядно демонстрирует способность нейронной сети создавать действительно сильную модель языка, а затем применять ее для установления связей между двумя абстрактными языками», — говорит Гомес.

Команда FOR.ai будет искать участников, заинтересованных в участии в их исследованиях по машинному обучению. Но Чжан предупреждает, что это изнурительная, хотя и очень приятная работа.

«Даже в очень высокотехнологичной лаборатории, такой как группа машинного обучения [отдела информатики], эти вещи все еще требуют дней [для выполнения]», — говорит Чжан.

«Много оборудования, проводятся эксперименты — и много прозрений».

От мозговых волн к движениям роботов с глубоким обучением: введение.| Норман Ди Пало

Визуализация и декодирование активности мозга с помощью нейронных сетей.

Вы можете найти весь код этой статьи в этом интерактивном блокноте совместной работы и запустить его прямо в браузере. Вот репозиторий GitHub.

Следите за мной в Твиттере, чтобы получать обновления о моей работе и многое другое: https://twitter.com/normandipalo

Нервная система — невероятно сложная структура. По всему вашему телу более ста тысяч километров нервов соединяют каждую его часть со спинным и головным мозгом.Эта «сетка» передает электрические импульсы, управляющие каждым движением. И каждая из этих команд исходит из вашего мозга, еще более удивительной структуры нейронов, которые передают сигналы электрической активации. Понимание и интерпретация электрических паттернов мозга — одна из величайших загадок нейробиологов и нейробиологов, но оказалось, что это чрезвычайно сложная задача.

Одним из неинвазивных способов регистрации активности мозга является электроэнцефалография (ЭЭГ) .Это методика, позволяющая регистрировать колебания напряжения мозга с помощью электродов, помещаемых на кожу головы пациента. Обычно около 30 таких электродов размещаются по всей коже головы, что позволяет регистрировать глобальную активность мозговых волн. Как бы то ни было, взаимосвязь между активностью мозга и сигналами ЭЭГ сложна и плохо понимается за пределами конкретных лабораторных тестов. Таким образом, большая проблема заключается в том, чтобы научиться «декодировать», в некотором смысле, эти снимки ЭЭГ, которые могли бы позволить управлять роботизированными протезами конечностей и другими устройствами с помощью неинвазивных интерфейсов мозг-компьютер (BCI) .

Пример мозговых волн, зарегистрированных с помощью ЭЭГ. CC BY-SA 2.0, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=845554

Будучи строго управляемыми данными дисциплинами, недавний прорыв глубокого обучения в связанных задачах распознавания образов создал новый способ анализа этих электрических сигналов с помощью нейронных сетей . В этом посте мы увидим введение в эту тему: мы прочитаем данные ЭЭГ, предоставленные соревнованием Kaggle, целью которого является определение того, какие паттерны ЭЭГ соответствуют определенным жестам руки и рук, таким как захват или поднятие объекта.Затем мы спроектируем нейронную сеть для выполнения такого рода классификации после того, как предварительно обработали данные различными способами. Я также покажу визуализацию данных мозговой активности, чтобы дать общее представление о данных, с которыми мы работаем. Конечная цель этой области исследований — разработка доступных и полезных протезов , которые могут помочь инвалидам восстановить способность легко выполнять базовые задачи, управляя протезом своим мозгом.Подобные методы также могут применяться для считывания электрических активаций мышц и, таким образом, декодирования типа движения, которое человек пытается выполнить, путем анализа активированных мышц.

Вы можете найти весь код этой статьи в этом интерактивном блокноте совместной работы и запустить его прямо в браузере. Вот репозиторий GitHub.

Вы можете бесплатно загрузить данные, если у вас есть учетная запись Kaggle здесь. Как вы увидите, данные состоят просто из нескольких файлов .csv, .Это, соответственно, следующие файлы:

  • Данные ЭЭГ, используемые в качестве входных данных для модели, записанные с 32 электродами, размещенными на коже черепа пациента. Данные записываются с частотой 500 Гц.
  • Рамочные метки механизма, которого пытается достичь человек-испытатель, из 6 возможных.

Данные собираются путем записи ЭЭГ различных людей-испытателей, выполняющих простые действия, такие как захват и подъем объекта. Таким образом, набор данных разделен на разные эпизоды, но также и на разные предметы.Позже, в прогнозе точности, мы увидим, что мозговых волн могут быть вполне личными , поскольку модель может с большой точностью предсказать намерения в невидимых эпизодах одного и того же человека, но может с трудом сделать то же самое с новыми тестировщиками, если обучение было недостаточно разнообразным.

Таким образом, цель состоит в том, чтобы создать нейронную сеть, которая принимает в качестве входных данных показания ЭЭГ и выводит распределение вероятностей этих 6 возможных действий, которые пытается выполнить тестер. Поскольку «без действия» не является возможным классом, мы можем либо добавить его как класс, либо установить все возможные выходы как значения от 0 до 1 и использовать порог, чтобы решить, обнаружено ли это действие.Если каждое действие не соответствует установленному пороговому значению, мы рассматриваем его как бездействие.

Положение электродов, источник: https://www.kaggle.com/c/grasp-and-lift-eeg-detection/data

Я сделал анимированную визуализацию активности этих электродов. Поскольку частота дискретизации довольно высока (500 Гц), я использовал простой трехступенчатый фильтр нижних частот для сглаживания данных и создал анимацию с первыми 100 кадрами, то есть около 1/5 секунды.

Активация 32 электродов за первую 1/5 секунды.

Мы также можем визуализировать временные данные в виде двухмерной тепловой карты, где вертикальная ось — это время (которое начинается сверху и идет вниз), а горизонтальная ось указывает 32 электрода.

Временная тепловая карта ЭЭГ. (время начинается сверху и идет вниз)

Это также очень полезно, потому что, как мы увидим, это позволит нам работать с пространственно-временными свертками .

Эти необработанные данные должны быть предварительно обработаны для изменения возраста на этапе обучения. Например, очень высокая частота дискретизации ЭЭГ в отличие от относительно низкой скорости изменения выполняемого действия может вызвать множество проблем: данные меняются очень быстро, но действие фактически остается неизменным, поэтому колебания можно почти учитывать. как шум.Кроме того, временная модель будет получать много быстро меняющихся данных, в то время как выходные данные классификации никогда не меняются.

Первым возможным шагом является фильтрация данных с помощью фильтра нижних частот . Подойдет даже простое скользящее среднее: таким образом мы смягчаем высокочастотные изменения данных, сохраняя при этом низкочастотную структуру, которая может быть более полезной, поскольку движения, которые мы будем классифицировать, имеют очень низкую частоту изменений (при большинство 1 Гц). После этого мы можем подвыборку данных , т.е.е. мы можем хранить только одну точку данных каждые 10 100 и т. д. Это также помогает уменьшить размерность времени и снижает корреляцию данных, делая их в некотором смысле более разреженными по времени.

Можно было бы принять множество других техник предварительной обработки, но для простоты этого введения мы можем остановиться на этом и приступить к проектированию нашей нейронной сети.

При работе с временными данными одна из первых архитектур, которая приходит нам в голову, — это Recurrent Neural Networks. Эти сети имеют динамическую структуру и, следовательно, внутреннее состояние, которое позволяет им кодировать временные данные, поэтому они вычисляют свои выходные данные также на основе прошлых входных данных.Я разработал сеть LSTM в Keras и передал ей обучающие данные с последовательной временной структурой. Результаты были хорошими, но в этом конкретном примере меня больше интересует показать, как сверточная нейронная сеть , которая часто используется для изображений, может очень хорошо работать с временными данными.

Как описано ранее, мы фактически имеем дело с пространственно-временными данными в некотором смысле: вертикальная ось показанной выше тепловой карты представляет временную эволюцию, в то время как горизонтальная ось показывает различные электроды, а близкие, почти всегда, также пространственно близки к черепу человека.Это означает, что мы действительно можем извлекать полезные функции с помощью сверток: 2D-ядро будет кодировать шаблоны как во времени, так и в пространстве. Представьте себе сверточное ядро ​​ 3×3 : оно способно на матрице, изображенной на тепловой карте, извлекать признаки, выполняя взвешенную сумму на трех разных временных шагах (3 строки ядра), а также на трех разных электродах (3 столбца ядра) ). Таким образом, CNN со многими ядрами может найти особенности того, как активации электродов изменяются за конечный временной период по отношению к желаемому движению .

Я реализовал простую CNN в Keras, чтобы проверить ее производительность на этом наборе данных. Вы можете найти весь код этой статьи в этой онлайн-записной книжке Colaboratory, и вы можете запустить ее прямо в браузере. Вот репозиторий GitHub.

 import keras 
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout
from keras.layers import Embedding
from keras.layers import LSTM, CuDNNLSTM, BatchNormalization, Conv2D, Flatten, MaxPooling D, keras.оптимизаторы import Adammodel = Sequential ()
# model.add (CuDNNLSTM (128, input_shape = (time_steps // subample, 32)))
model.add (Conv2D (filters = 64, kernel_size = (7,7), padding = "same", activate = "relu", input_shape = (time_steps // subample, 32, 1)))
model.add (BatchNormalization ())
# model.add (MaxPooling2D (pool_size = (3,3)))
model.add (Conv2D (filters = 64, kernel_size = (5,5), padding = "same", activate = "relu", input_shape = (time_steps // subample, 32, 1)))
model.add (BatchNormalization ())
# model.add (MaxPooling2D (pool_size = (3,3)))
model.add (Conv2D (filters = 64, kernel_size = (3,3), padding = "same", activate = "relu", input_shape = (time_steps // подвыборка, 32, 1)))
model.add (BatchNormalization ())
# model.add (MaxPooling2D (pool_size = (3,3)))
model.add (Flatten ())
# model.add (Dropout (0.2))
model.add (Dense (32, activate = "relu"))
model.add (BatchNormalization ())
# model.add (Dropout (0.2))
model.add (Dense (6, activate = "sigmoid")) adam = Adam (lr = 0.001) model.compile (optimizer = adam, loss = "ategorical_crossentropy ", metrics = [" precision "]) model.summary ()

Чтобы проверить производительность нашей модели, как было предложено в конкурсе Kaggle, мы проверяем модель Оценка AUC . Если вы не знакомы с тем, что такое AUC, я предлагаю это ясное и интуитивно понятное объяснение. Как вы сами можете проверить в онлайн-блокноте, мы можем достичь примерно 0,85 балла AUC с помощью быстрой фазы обучения.

Многочисленные улучшения могут быть достигнуты путем обучения различных архитектур нейронных сетей, а также методов предварительной обработки и т. Д., Но это вводное подтверждение концепции демонстрирует замечательную способность нейронной сети учиться на таких данных.

В этом посте мы познакомились с электрическими сигналами мозга с помощью ЭЭГ, неинвазивного и относительно простого способа записи полезных сигналов от кожи головы пользователя. Мы увидели некоторые интуитивно понятные визуализации данных и способы извлечения из них таких функций, как намеренность движения, с помощью нейронных сетей. Я верю, что эта область (роботизированное протезирование, мозг-компьютерные интерфейсы) получит значительный импульс благодаря глубокому обучению, а в более широком смысле — различным методам обработки данных, платформам и соревнованиям, число которых растет из года в год.

Воздействие таких технологий будет огромным. Наличие недорогих протезов, которыми можно управлять естественным образом, может значительно улучшить жизнь миллионов людей.

Я предлагаю вам проверить проект Symbionic, недавно начатый проект талантливых людей, пытающихся собрать вместе недорогой интеллектуальный протез руки , которым можно управлять с помощью мышечной активации, чтобы действительно демократизировать доступность таких устройств.

Следите за мной в Твиттере, чтобы получать обновления о моей работе и многое другое: https: // twitter.com / normandipalo

9.8. Поиск луча — погружение в документацию Deep Learning 0.17.0

В Разделе 9.7 мы предсказали токен выходной последовательности с помощью token до тех пор, пока не будет предсказан специальный токен конца последовательности «». В В этом разделе мы начнем с формализации этого жадного поиска стратегии и изучения проблем с ней, затем сравните эту стратегию с другие альтернативы: полный поиск и поиск луча .

Прежде чем приступить к формальному введению в жадный поиск, давайте формализуем задача поиска с использованием тех же математических обозначений из Раздел 9.7. На любом временном шаге \ (t ‘\) вероятность вывод декодера \ (y_ {t ‘} \) зависит от вывода подпоследовательность \ (y_1, \ ldots, y_ {t’-1} \) перед \ (t ‘\) и переменная контекста \ (\ mathbf {c} \), которая кодирует информацию входная последовательность. Для количественной оценки вычислительных затрат обозначим \ (\ mathcal {Y} \) (он содержит «») выходной словарь. Так что мощность \ (\ left | \ mathcal {Y} \ right | \) этого словарного набора равна размер словарного запаса. Также укажем максимальное количество токенов выходная последовательность как \ (T ‘\).{T ‘}) \) возможный вывод последовательности. Конечно, для всех этих выходных последовательностей части, включая и после «» будут отброшены в фактическом выводе.

9.8.1. Жадный поиск¶

Во-первых, давайте рассмотрим простую стратегию: жадный поиск . Этот стратегия была использована для предсказания последовательностей в Разделе 9.7. При жадном поиске на любом временном шаге \ (t ‘\) выходной последовательности мы поиск токена с наибольшей условной вероятностью из \ (\ mathcal {Y} \), т.{T ‘} P (y_ {t’} \ mid y_1, \ ldots, y_ {t’-1}, \ mathbf {c}) \), что является условной вероятностью генерации выходной последовательности на основе входной последовательности. К сожалению, нет гарантии, что оптимальная последовательность будет получена жадным поиском.

Рис. 9.8.1 На каждом временном шаге жадный поиск выбирает токен с наивысшим условная вероятность.

Проиллюстрируем это на примере. Предположим, что есть четыре токены «A», «B», «C» и «» в выходном словаре.В Рис. 9.8.1, четыре числа под каждым временным шагом представляют собой условные вероятности создания «A», «B», «C», и «» на этом временном шаге соответственно. На каждом временном шаге жадный поиск выбирает токен с наибольшим условная возможность. Следовательно, выходная последовательность «A», «B», «C», и «» будут предсказаны на рис. 9.8.1. В условная вероятность этой выходной последовательности равна \ (0,5 \ раз0,4 \ раз0,4 \ раз0,6 = 0,048 \).

Рис. 9.8.2 Четыре числа под каждым временным шагом представляют собой условный вероятности создания «A», «B», «C» и «» в это время шаг.На временном шаге 2 жетон «C», имеющий второй по величине условная вероятность, выбрана.

Теперь давайте посмотрим на другой пример на рис. 9.8.2. В отличие от рис. 9.8.1, на временном шаге 2 мы выбираем токен «C» на рис. 9.8.2, у которого второй самый высокий условная возможность. Поскольку выходные подпоследовательности на временных шагах 1 и 2, на котором основан временной шаг 3, изменились с «A» на «B» в Рис. 9.8.1 — «A» и «C» на рис. 9.8.2, условная вероятность каждого токена на временном шаге 3 также изменено на рис.9.8.2. Предположим, мы выбираем токен «B» на временном шаге 3. Теперь временной шаг 4 зависит от выходных данных. подпоследовательность на первых трех временных шагах «A», «C» и «B», которая отличается от «A», «B» и «C» на рис. 9.8.1. Следовательно, условная вероятность генерации каждого токена в момент времени шаг 4 на рис. 9.8.2 также отличается от шага на рис. 9.8.2. Рис. 9.8.1. В результате условная вероятность выходная последовательность «A», «C», «B» и «» в Рис. 9.8.2 — это \ (0,5 \ раз0,3 \ раз0,6 \ раз0.6 = 0,054 \), что больше жадного поиска на рис. 9.8.1. В этом примере выходная последовательность «A», «B», «C» и «», полученная жадным поиском не оптимальная последовательность.

9.8.2. Исчерпывающий поиск¶

Если цель состоит в том, чтобы получить оптимальную последовательность, мы можем рассмотреть возможность использования исчерпывающий поиск : исчерпывающий список всех возможных результатов последовательности с их условными вероятностями, затем выведите последовательность с высшая условная вероятность.5 \) последовательности.

9.8.3. Поиск луча¶

Решения о стратегиях поиска последовательности лежат в спектре с простые вопросы в любом крайнем случае. Что, если важна только точность? Очевидно, исчерпывающий поиск. Что, если имеют значение только вычислительные затраты? Понятно, жадный поиск. Реальное приложение обычно запрашивает сложный вопрос, что-то среднее между этими двумя крайностями.

Поиск по лучу — это улучшенная версия жадного поиска. Оно имеет гиперпараметр назван размером пучка , \ (k \).На временном шаге 1 выбираем \ (k \) токенов с наивысшими условными вероятностями. Каждый из они будут первым токеном из \ (k \) возможных выходных последовательностей, соответственно. На каждом последующем временном шаге на основе \ (k \) возможные выходные последовательности на предыдущем временном шаге, мы продолжаем выберите \ (k \) возможных выходных последовательностей с наивысшим условным вероятности из \ (k \ left | \ mathcal {Y} \ right | \) возможных вариантов.

Рис. 9.8.3 Процесс поиска луча (размер луча: 2, максимальная длина вывода последовательность: 3).Возможные выходные последовательности: \ (A \), \ (C \), \ (AB \), \ (CE \), \ (ABD \) и \ (CED \). ¶

На рис. 9.8.3 показан процесс поиска луча с помощью пример. Предположим, что выходной словарь содержит только пять элементы: \ (\ mathcal {Y} = \ {A, B, C, D, E \} \), где один из них «». Пусть размер луча равен 2, а максимальная длина вывода последовательность равна 3. На временном шаге 1 предположим, что токены с наибольшим условные вероятности \ (P (y_1 \ mid \ mathbf {c}) \) равны \ (A \) и \ (С \).На временном шаге 2 для всех \ (y_2 \ in \ mathcal {Y}, \) мы вычислить

(9.8.2) ¶ \ [\ begin {split} \ begin {align} P (A, y_2 \ mid \ mathbf {c}) = P (A \ mid \ mathbf {c}) P (y_2 \ mid A, \ mathbf {c}), \\ P (C, y_2 \ mid \ mathbf {c}) = P (C \ mid \ mathbf {c}) P (y_2 \ mid C, \ mathbf {c}), \ end {выровнено} \ end {split} \]

и выберите два наибольших из этих десяти значений, скажем \ (P (A, B \ mid \ mathbf {c}) \) и \ (P (C, E \ mid \ mathbf {c}) \). Затем на временном шаге 3 для всех \ (y_3 \ in \ mathcal {Y} \) мы вычисляем

(9.8.3) ¶ \ [\ begin {split} \ begin {align} P (A, B, y_3 \ mid \ mathbf {c}) = P (A, B \ mid \ mathbf {c}) P (y_3 \ mid A, B, \ mathbf {c}), \\ P (C, E, y_3 \ mid \ mathbf {c}) = P (C, E \ mid \ mathbf {c}) P (y_3 \ mid C , E, \ mathbf {c}), \ end {align} \ end {split} \]

и выберите два наибольших из этих десяти значений, скажем \ (P (A, B, D \ mid \ mathbf {c}) \) и \ (P (C, E, D \ mid \ mathbf {c}).\ alpha \) в знаменателе штрафует длинные последовательности.

Вычислительная стоимость поиска луча составляет \ (\ mathcal {O} (k \ left | \ mathcal {Y} \ right | T ‘) \). Этот результат находится в между жадным поиском и поиском исчерпывающим. По факту, жадный поиск можно рассматривать как особый вид поиска луча с размер луча 1. С гибким выбором размера луча, поиск луча обеспечивает компромисс между точностью и вычислительными затратами.

Что ждет ИИ — творчество

Роль

AI в Morgan и многих других творческих начинаниях показывает, как далеко продвинулся ИИ.Использование таких методов, как глубокое обучение, позволило добиться огромного прогресса, но пока ИИ остается в роли помощника.

«Интересно то, что по сравнению со многими другими методами машинного обучения технология глубокого обучения — это так называемая« генеративная модель », что означает, что она учится имитировать данные, на которых ее обучали», — объясняет Джейсон Той, генеральный директор Somatic — стартап, специализирующийся на разработке приложений для глубокого обучения.«Если вы скармливаете ему тысячи картин и картинок, у вас внезапно появляется математическая система, в которой вы можете настраивать параметры или векторы и получать совершенно новые творческие вещи, аналогичные тем, на которых он был обучен».

Но даже широко разрекламированные методы искусственного интеллекта имеют свои ограничения. «Креативность и то, что мы начали изучать, сняв фильм Morgan , завораживает, потому что глубокое обучение не является ответом на творчество», — говорит Смит из IBM.«Нам еще предстоит определить, что означает творчество. Мы знаем, что некоторые атрибуты связаны с поиском чего-то нового, неожиданного и в то же время полезного ».

«ИИ легко придумывает что-то новое наугад.Но очень сложно придумать что-то новое, неожиданное и полезное ».

— Джон Смит, менеджер по мультимедиа и визуальному анализу в IBM Research

Определяя параметры обучения творчеству, художники дошли до использования ИИ для проектирования скульптур и создания картин, имитирующих великие произведения искусства.Например, используя технику переноса стиля, художники могут «обучать» алгоритмы искусственного интеллекта, показывая им изображения стиля живописи, такого как импрессионизм, чтобы преобразовать фотографии и видео в один и тот же стиль.

Эти возможности актуальны не только для изобразительного искусства. «Я вижу, как вся творческая индустрия, от кино до рекламы и маркетинга, использует эти инструменты для проверки новых идей и ускорения создания прототипов», — говорит Той.

Может ли ИИ научиться творчеству?

Эксперты утверждают, что мы едва прикоснулись к тому, что возможно.Хотя достижения в области ИИ означают, что компьютеры могут быть обучены некоторым параметрам творчества, эксперты сомневаются в том, в какой степени ИИ может развить собственное чувство творчества. Можно ли научить ИИ творить без руководства? Может ли он действительно понять, что красиво, возможно, глядя на расположение пикселей или цветовую палитру?

«Всего несколько лет назад, кто бы мог подумать, что мы сможем научить компьютер тому, что такое рак, а что нет?» говорит Арвинд Кришна, старший вице-президент по гибридным облакам и директор IBM Research.«Я думаю, что научить ИИ тому, что является мелодичным или красивым, — это задача другого рода, поскольку она более субъективна, но, вероятно, достижима. Вы можете дать ИИ кучу обучающих данных, в которых говорится: «Я считаю это прекрасным. Я не считаю это красивым ». И хотя представления о красоте могут отличаться у разных людей, я считаю, что компьютер сможет найти хороший диапазон. Теперь, если вы попросите создать что-то прекрасное с нуля, я думаю, что это определенно более далекий и сложный рубеж.”

« Можем ли мы взять то, что люди считают красивым и креативным, и попытаться воплотить это в алгоритме? Я не думаю, что это будет возможно в ближайшее время.”

— Джейсон Той, генеральный директор, Somatic

Эксперты отмечают, что обучение компьютеров творчеству по своей сути отличается от того, как люди учатся творить, хотя мы еще многого не знаем о нашей собственной творческой методологии.

«Многие примеры творчества включают обучение и исследование в иерархическом стиле. Нейронные и многослойные сетевые системы могут помочь нам создать различные структуры, чтобы лучше понять эти иерархии, но есть еще много чего, что можно узнать и открыть », — объясняет когнитивист из Университета Сассекса Маргарет Боден, которая также является советником в Центре будущего Леверхалма Стивена Хокинга. интеллекта.

«Если у вас есть компьютер, который придумывает случайные комбинации музыкальных нот, человек, обладающий достаточной проницательностью и временем, вполне может уловить одну-две идеи.С другой стороны, одаренный артист может услышать тот же случайный сборник и уйти с совершенно новой идеей, которая порождает совершенно новую форму композиции », — говорит Боден. По ее оценкам, 95% того, что делают профессиональные художники и ученые, — это исследовательские работы, а, возможно, остальные 5% — действительно творческое начало. Многие процессы, лежащие в основе творческого мышления, до сих пор неизвестны, и Боден считает, что ИИ играет здесь большую роль.

logistic — Может ли машинное обучение декодировать хэши SHA256?

Пока на примере нельзя доказать отрицание.Тем не менее, я чувствую, что пример может показаться многообещающим; и, возможно, полезно. И это действительно показывает, как можно (попытаться) решить подобные проблемы.

В случае Я хочу делать двоичные прогнозы, используя функции, которые являются двоичными векторами , Случайный лес — хороший выбор. Думаю, это ответ на вторую часть вашего вопроса: какой алгоритм хороший.

Мы хотим предварительно обработать строки SHA256 в двоичные (логические) векторы, поскольку каждый бит статистически независим, каждый бит является хорошей особенностью.Это сделает наши входные данные 256-элементными логическими векторами.

Демо

Вот демонстрация того, как все это можно сделать с помощью библиотеки Julia DecisionTree.jl.

Вы можете скопировать и вставить в подсказку julia.

  с использованием SHA
используя DecisionTree
используя статистику: среднее
с использованием Random: randstring

const maxlen = 10_000 # самая длинная строка (документ) для хеширования.

gen_plaintext (x) = gen_plaintext (Val {x} ())
gen_plaintext (:: Val {true}) = "1" * randstring (rand (0: maxlen-1))
gen_plaintext (:: Val {false}) = randstring (rand (1: maxlen))


bitvector (x) = BitVector (цифры (x, основание = 2, pad = 8sizeof (x)))
bitvector (x :: AbstractVector) = уменьшить (vcat, bitvector.(Икс))

функция gen_observation (класс)
    plaintext = gen_plaintext (класс)
    obs = bitvector (sha256 (открытый текст))
    Наблюдения
конец

функция feature_mat (obs)
    convert (Массив, уменьшить (hcat, obs) ')
конец

##############################################################

const train_labels = rand (Булево, 100_000)
const train_obs = gen_observation. (train_labels)
const train_feature_mat = feature_mat (train_obs)

const test_labels = rand (Булево, 100_000)
const test_obs = gen_observation. (test_labels)
const test_feature_mat = feature_mat (test_obs)


# Обучаем модель
const model = build_forest (train_labels, train_feature_mat)
@ показать модель


# Тренировка точности набора:
@show mean (apply_forest (модель, train_feature_mat).== train_labels)

# Проверка точности набора:
@show mean (apply_forest (model, test_feature_mat). == test_labels)
  

Результаты

Когда я это сделал, обучение на 100 000 случайных строк ASCII длиной до 10 000. Вот результаты, которые я увидел:

Обучаем модель

  Юлия> const model = build_forest (train_labels, train_feature_mat)
Ансамбль деревьев решений
Деревьев: 10
Средние листья: 16124,7
Средняя глубина: 17,9
  

Точность тренировочного набора:

  julia> mean (apply_forest (модель, train_feature_mat).== train_labels)
0,95162
  

Точность тестового набора:

  julia> mean (apply_forest (модель, test_feature_mat). == test_labels)
0,5016
  

Обсуждение

Так что в принципе ничего. Мы перешли с 95% на тренировочной выборке до чуть более 50% на тестовой. Кто-то может применить правильные проверки гипотез, чтобы увидеть, можем ли мы отклонить нулевую гипотезу
, но я почти уверен, что мы не можем. Это небольшое улучшение по сравнению со скоростью предположений.

Это говорит о том, что этому нельзя научиться.Если это случайный лес, можно перейти от хорошо подогнанного к точному угадыванию. Случайные леса довольно легко запоминают сложные входные данные. Если бы было чему поучиться, я бы ожидал хотя бы несколько процентов.

Вы можете поэкспериментировать с различными хэш-функциями, изменив код. Что может быть интересно Я получил в основном те же результаты при использовании julia во встроенной функции хэша (которая не является криптографически безопасным hsah, но все же является хорошим хешем, поэтому действительно следует отправлять похожие строки отдельно).Я также получил в основном те же результаты для CRC32c .

Взламывая код: эта группа исследователей в области компьютерных наук из U of T расшифровывает шифры с помощью AI

Чтобы взломать код Enigma во время Второй мировой войны, британский ученый-компьютерщик Алан Тьюринг разработал математическую модель, позволяющую разблокировать шифр быстрее, чем любой человек.

Сегодня группа студентов, изучающих информатику Университета Торонто, декодирует зашифрованный текст с помощью нейронной сети, основы алгоритмов машинного обучения, вдохновленной мозгом.

«Мы находимся на той стадии [нашего исследования], когда мы можем довольно уверенно сказать, что архитектура работает, и она более общая, чем все, что было разработано ранее», — говорит Эйдан Гомес, студент четвертого курса факультета. информатики. Он добавляет, что их точность превышает 95 процентов.

Гомес и исследовательская группа FOR.ai Sheldon Huang , Bryan Li , Muhammad Osama и Ivan Zhang являются стипендиатами AI Grant, недавно созданной некоммерческой организации, которая предоставляет избранные проекты на сумму около 50 000 долларов США в облаке. вычислительные ресурсы от Google, среди прочего.Они также получают эксклюзивный доступ к глобальной сети наставников по ИИ, включая Андрея Карпати , выпускника Университета штата Калифорния, который ранее работал в OpenAI, а теперь является директором по ИИ в Tesla.

Роджер Гроссе , доцент кафедры информатики, и Лукаш Кайзер, старший научный сотрудник Google Brain, помогают наставником команды.

Подобно задачам перевода на естественный язык, их проект использует простой текст, или английский, и зашифрованный текст как два разных языка.Нейронная сеть считывает оба и устанавливает связи между ними без какой-либо дополнительной поддержки при переводе.

Гомес говорит, что этот метод может взломать гораздо более сложный шифр Виженера, исторически называемый неразборчивым шифром, где скрытый ключ известен только отправителю и получателю. Ключ определяет совершенно другой кесарево сечение, или шифр сдвига, который будет использоваться в каждой позиции; Это означает, что нейронная сеть больше не может просто подсчитывать частоту букв и выполнять простой частотный анализ.

Подробнее о Эйдан Гомес

«Это гораздо более сложный для взлома шифр, и он является частью цели приблизиться к сложности самого неконтролируемого языкового перевода», — говорит Гомес.

Хуанг, который также является президентом и соучредителем партнерской организации FOR.ai, U of T Machine Intelligence Student Team, или UTMIST, говорит, что их подход в корне отличается от нынешних подходов, которые контролируются с помощью отзывов людей или помеченных данных, а не в отличие от задачи перевода на инопланетный язык, увиденной в фильме Arrival .

«Они взламывают язык, устанавливая связи между двумя языками, слово за словом», — говорит Хуанг.

«Ни один из [алгоритмов] не запрограммирован жестко и не полагается на человеческое знание языка», — говорит Гомес. «Мы придумали архитектуру, которая позволяет выводить эти сопоставления независимо».

Группа заявляет, что взломать современные шифры непрактично и слишком сложно. С конечной целью неконтролируемого языкового перевода, скажем, с английского на немецкий на основе двух совершенно не связанных между собой текстов, их методы шифрования могут быть использованы для разблокировки потерянных языков, когда носителей языка больше не существует.

«Этот проект наглядно демонстрирует способность нейронной сети создавать действительно сильную модель языка, а затем применять ее для установления связей между двумя абстрактными языками», — говорит Гомес.

Команда FOR.ai будет искать участников, заинтересованных в участии в их исследованиях по машинному обучению. Но Чжан предупреждает, что это изнурительная, хотя и очень приятная работа.

«Даже в очень высокотехнологичной лаборатории, такой как группа машинного обучения [отдела информатики], эти вещи все еще требуют дней [для выполнения]», — говорит Чжан.

«Много оборудования, проводятся эксперименты — и много прозрений».

расшифровывает стремительное распространение искусственного интеллекта на рынке здравоохранения |

Автор: Astha Oriel 8 декабря 2020 г.

Из-за пандемии COVID 19 медицинские учреждения с готовностью внедряют решения на основе искусственного интеллекта для достижения эффективных результатов. Может показаться, что COVID 19 инициировал это внедрение, но за последние несколько лет медицинские учреждения обратили внимание на эту зарождающуюся технологию.Благодаря способности анализировать и обрабатывать большие наборы данных медицинские учреждения развертывают модели ИИ для принятия решений на основе данных.

Крупные технические специалисты, такие как IBM и Google, используют свои продукты для упреждающего развития здравоохранения, основанного на данных. Например, IBM Watson Health — это комплексный продукт, созданный для решения серьезных проблем со здоровьем с использованием данных, аналитики и искусственного интеллекта. Точно так же Deepmind Health от Google интегрирован с искусственным интеллектом и помогает в диагностике заболеваний, прогнозировании результатов лечения и улучшении медицинского обслуживания пациентов.Facebook в этом году запустил AI-решение, позволяющее получать точные и четкие изображения органов с ограниченными циклами МРТ.

В отчете Deloitte говорится, что в 2019 году 75% крупных организаций здравоохранения инвестировали более 50 млн долларов США в проекты или технологии искусственного интеллекта, в то время как примерно 95% организаций среднего размера с доходом в 5 млрд долларов США инвестировали в США. 10 миллиардов долларов вложили менее 50 миллионов долларов в инструменты и услуги искусственного интеллекта. В отчете также указывается, что, внедряя инструменты искусственного интеллекта, 34% медицинских учреждений стремятся к повышению эффективности, 27% — к улучшению продуктов и услуг, а 26% — к снижению затрат.

Другой отчет PwC показывает, что за последнее десятилетие инвестиции в ИИ в медицинские учреждения резко увеличились. По оценкам отчета, к 2021 году инвестиции ИИ в здравоохранение будут на 40% больше по сравнению с 2014 годом. Исследовательская фирма Frost and Sullivan прогнозирует, что инвестиции в ИИ в здравоохранении увеличатся с 634 миллионов долларов США в 2014 году до 6,7 миллиардов долларов США. в 2021 году.

Использование решений на основе искусственного интеллекта не только ограничивается диагностикой заболеваний или разработкой лекарств, но и эти решения также используются в сфере здравоохранения пациентов и обучения медицинских специалистов.

Кроме того, платформы электронных медицинских карт, такие как Quest Diagnostics ‘Quanum, используют прогностический анализ для анализа данных тестов пациента, чтобы помочь специалистам первичной медико-санитарной помощи определить раннее начало деменции у пациента. Другие решения для прогнозного анализа помогают медицинским работникам классифицировать пациентов в зависимости от ухудшения состояния здоровья.

Многие другие решения на основе искусственного интеллекта также участвуют в предоставлении персонализированных медицинских услуг пациентам в отдаленных районах.Другие решения на основе искусственного интеллекта пытаются найти решения для возможной диагностики таких заболеваний, как рак. Например, Deepmind от Google в партнерстве с Лондонским университетом предоставляет лечение пациентам, страдающим в области головы и шеи.

Из-за вспышки COVID 19 многие медицинские учреждения индивидуализировали свой подход к развитию искусственного интеллекта. Например, исследователи из больницы Mount Sinai независимо разработали алгоритм искусственного интеллекта, который обнаруживает COVID 19 на основе рентгеновского снимка грудной клетки и отчетов о крови.Эта модель искусственного интеллекта имитирует рабочий процесс, который врач использует для диагностики COVID-19, и дает окончательный прогноз положительного или отрицательного диагноза.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *