Использовать генеративные нейросети и методы топологической оптимизации для автоматического поиска рациональных форм деталей и узлов металлургического оборудования (валки, штампы, кристаллизаторы) с минимальной массой и максимальной жёсткостью.

Разрабатывать цифровые двойники проектируемых агрегатов с возможностью виртуальных испытаний под нагрузкой, прогнозирования ресурса и усталостных разрушений на основе исторических данных об отказах.

Применять машинное обучение для ускорения многопараметрической оптимизации конструкций: вместо ручного перебора вариантов — автоматический подбор геометрии, материалов и технологических параметров.

Внедрять системы компьютерного зрения для контроля геометрических размеров и дефектов при неразрушающем контроле опытных образцов.

Интегрировать предиктивные модели износа в САПР (CAD/CAE), позволяющие конструктору закладывать необходимый запас прочности с учётом реальной статистики эксплуатации.

Создавать базы знаний и экспертные системы на основе правил проектирования, ГОСТов и отраслевых норм, автоматически проверяя конструкторскую документацию на соответствие.

Оценивать экономическую эффективность инновационных конструкций с помощью моделей, учитывающих стоимость материалов, технологичность изготовления и прогнозируемую частоту ремонтов

Разрабатывать предиктивные модели управления для основных переделов (домна, конвертер, печь-ковш, МНЛЗ, стан горячей/холодной прокатки), прогнозируя качество металла по ходу процесса.

Внедрять нейросетевые регуляторы температуры, давления, состава шлака и металла в реальном времени на основе данных от промышленных датчиков.

Использовать компьютерное зрение и глубокое обучение для детекции поверхностных дефектов (трещины, риски, окалина) на горячем и холодном металле, а также для оценки структуры шлифов.

Применять методы обучения с подкреплением (reinforcement learning) для оптимизации загрузки шихтовых материалов и режимов энергопотребления при минимальном браке.

Строить ансамблевые модели для прогноза механических свойств готового проката (предел текучести, ударная вязкость) по данным о химическом составе и термовременной обработке.

Анализировать большие технологические данные (потоковые данные с более 1000 параметров на агрегат) для выявления скрытых закономерностей, раннего обнаружения аномалий и предотвращения аварий.

Разрабатывать системы поддержки принятия решений для технолога, выдающие рекомендации по корректировке режимов в реальном масштабе времени с обоснованием доверительным интервалом