Predykcja niezawodności samojezdnych maszyn górniczych

Problem: zapewnienie rozwiązania zmniejszającego liczbę nieoczekiwanych awarii maszyn.

Rozwiązanie: głęboka, rekurencyjna sieć neuronowa typu Long Short Term Memory (LSTM) zdolna do wiarygodnego oszacowania czasu do awarii, czyli liczby kolejnych ośmiogodzinnych zmian przed awarią.
Technologia: Python (pandas, numpy), PyTorch, CUDA, Google Colab, Spark