在SUSU测量和技术系统自诊断实验室，科学家们进行研究并应用先进的数字数据处理方法，利用人工智能技术创造出新一代的测量仪器。
得益于信息与测量技术系与牛津大学的马努斯·亨利教授和门捷列夫全俄计量研究院（圣彼得堡）的研究员罗尔德·塔伊曼诺夫的合作，南乌拉尔国立大学已经在2017在开始了具有自我诊断特性的测量仪器的开发工作。今天，南乌拉尔国立大学的科学家们面临着创建能够自行确定其测量精度的设备的任务。
“解决这个问题需要改变设备的原理，提供冗余信息，并进行深度的数据处理，在此基础上实现设备的自我诊断结果。与数据处理有关的问题由年轻的实验室工作人员在高素质科学家的指导下处理。”实验室的科学主任、SUSU校长亚历山大·谢斯塔科夫评论道。
SUSU的工作涉及可用于工业领域的测量仪器。由于与自世界动化领域的领导者和数字产业的理论家艾默生公司（美国）的合作，该大学创建了一个世界级的研究平台。
实验室的科学家们目前正在与马格尼托哥尔斯克钢铁厂合作开展一个成功的项目，旨在诊断设备性能和预测其技术特性的变化。作为这个项目的一部分，对四个设施进行了研究，其结果是实验室工作人员能够评估设备的状况，并对其未来的运行作出预测。
这个项目的主要任务之一是创建基于数据冗余的数据处理算法和软件。为此目的，使用了各种数学方法，包括人工智能方法。获得的结果允许开发新的设备诊断方法。这项工作的重要性在于，技术系统的诊断对于确保生产安全和预防事故至关重要。此外，对设备的正确诊断和监测将提高生产效率，降低运营成本。
该实验室还在开发新的测量电路和温度传感器的自我诊断方法。这项工作适用于石油化工行业、机械工程、冶金和电力行业，已经引起了梅特兰公司的兴趣。它将提高热电偶温度测量的准确性和可靠性，确保设备运行的可靠性和质量。
“今天，我们的任务是在测量仪器的自我诊断领域成为全国的领导者。而我们的下一步是要过渡到大型设备系统的诊断领域。这是一项比单一传感器的自我诊断更具挑战性的任务。我们知道，为了实现我们的目标，我们需要继续研究新的方法和技术，使大型设备系统的诊断具有高精确度和高效率。”亚历山大-谢斯塔科夫强调说。
测量仪器和技术系统的自我诊断实验室的研究是作为优先-2030计划（国家项目“科学和大学”）的一部分进行的，属于战略项目“智能制造”。
在实验方面，实验室配备了经过认证的设备，可以对理论工作、算法和程序的结果进行验证。
因此，在发展信息处理数学方法的基础上创造大型设备系统的自我诊断新方法，对发展工业和提高生产效率具有巨大潜力。这项工作对我国的重要性只会随着时间的推移而增加。
南乌拉尔国立大学 (SUSU) 是一所数字化转型大学，在许多主要的领域引领创新研究，发展科学技术。学校按照俄罗斯联邦科技发展战略，重点发展数字工业、材料科学和生态学领域的大型科学交叉学科项目。2021年，SUSU入选优先-2030计划。该大学作为乌拉尔世界级跨区域科学和教育中心（UMNOC）的区域项目办公室，旨在实现国家项目 “科学与大学”的目标。