Построение ориентированного на демонтаж графа знаний для выработавших ресурс аккумуляторных батарей с использованием метода совместного извлечения реляционных троек на основе сущностей-кандидатов

В настоящее время демонтаж выработавших ресурс аккумуляторных батарей электромобилей выполняется вручную, что приводит к высоким затратам, низкой эффективности и нестабильности. С развитием искусственного интеллекта автоматизированный демонтаж становится эффективным способом существенно сократить или даже полностью заменить ручной демонтаж. Однако разнообразие аккумуляторных батарей, а также неопределённость в отношении количества и типов батарей, выработавших ресурс, приводят к частым изменениям процессов демонтажа. Поэтому необходим метод, способный интегрировать ценные знания о демонтаже для обеспечения автоматизированного демонтажа. В настоящем исследовании предложен ориентированный на автоматизированный демонтаж граф знаний для выработавших ресурс аккумуляторных батарей, учитывающий свойства узлов (сущностей), а также явные физические соединения и неявные ассоциации между узлами (отношения). Большие объёмы неструктурированных данных об аккумуляторных батареях содержатся в руководствах по эксплуатации изделий, записях технического обслуживания и других источниках, тогда как знания, пригодные для управления процессом демонтажа, разрозненны и фрагментарны. Для решения этой проблемы разработан метод совместного извлечения реляционных троек на основе сущностей-кандидатов, предназначенный для эффективного извлечения знаний о демонтаже. Метод включает обучение семантических признаков, распознавание сущностей-кандидатов и идентификацию явных и неявных реляционных троек. Наконец, для проверки предложенного метода использовано более 10 000 предложений, собранных из разноисточниковых неструктурированных текстов. Экспериментальные результаты показывают, что предложенный метод обеспечивает значение F1 93,99% при распознавании сущностей-кандидатов и значение F1 95,6% при извлечении троек. Кроме того, ориентированный на автоматизированный демонтаж граф знаний для выработавших ресурс аккумуляторных батарей может рекомендовать информацию об операциях демонтажа, инструментах для демонтажа и свойствах узлов.