Sharma и соавт. (2026) проанализировали внедрение ИИ в неразрушающий контроль и требования к подтверждению его надёжности.
Основные выводы:
- Accuracy и F1 нейросети не эквивалентны вероятности обнаружения дефекта (POD).
- Перенос модели между объектами и приборами меняет достоверность результатов.
- Для решений о годности необходимы полевые испытания, прослеживаемость данных и квалификация алгоритмов.
Практический интерес: требования к приёмке и валидации программ ИИ для УЗК, радиографии и мониторинга. Работа обзорная, без нового промышленного эксперимента.
Авторы: Kuldeep Sharma, Ashok Kumar, Vineet Yadav, Sambit Dhar, Dipak K. Banerjee
Год выпуска: 2026
Оригинал: https://www.mdpi.com/2813-477X/4/3/17