Работа сравнивает применение рекуррентных сетей и моделей на основе архитектуры трансформеров для решения задачи предсказания времени завершения бизнес-процесса. Модели по определению моделируют последовательность исполнения действий и способны учитывать множество атрибутов в определении целевых характеристик. Для сравнения были использованы рекуррентная модель  долгой краткосрочной памяти и трансформер-энкодер собственной архитектуры, работа которых была опробована на открыто представленных реальных данных из логов службы поддержки. Обучение и тестирование моделей проводилось с помощью языка Python с помощью библиотек pandas, numpy, torch с одинаковой для обеих моделей подготовкой данных, формированием префиксов и разбиением по времени. Сравнение в результате экспериментов по средней абсолютной ошибке показало преимущество энкодера-трансформера; по среднеквадратичному отклонению зафиксирована примерно одинаковая точность моделей с незначительно большей точностью модели-транфсормера.

Ключевые слова: предиктивный мониторинг, журнал событий, машинное обучение, трансформер-энкодер, нейронные сети, подготовка данных, регрессионная модель, нормализация, паддинг, рекуррентная сеть, архитектура модели

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации

В работе предложен способ синтеза Pt/C катализатора для низкотемпературных топливных элементов (НТЭ) – перспективных электрохимических источников энергии для мобильных систем. Способ основан на явлении электрохимического внедрения и  разрушения платиновых электродов в растворах щелочей под действием тока переменной полярности. С помощью метода просвечивающей электронной микроскопии (ПЭМ) определен размер наночастиц платины в катализаторе 8-10 нм, форма которых приближена к форме куба. Применение Pt/C катализаторов, полученных путем электрохимического разрушения платины в составе активных слоев МЭБ, обеспечивает уровень удельной мощности до 220 мВт/см2, что соответствует уровню лучших мировых достижений для НТЭ.
Ключевые слова: Топливный элемент, электрокатализатор, наночастицы платины, катодное внедрение.

05.17.03 - Технология электрохимических процессов и защита от коррозии