Тормоза издали противный визг, жесткий диск начал периодически похрустывать, дребезжит кондиционер… Несмотря на отсутствие понимания причин поломки сложного устройства, человеческий слух позволяет определить момент её проявления - пришло время обратиться в ремонт.

В большей степени это относится к бытовым электроприборам и автомобилям. Между тем, самые дорогие машины в мире - холодильные установки, мощные насосы, турбины гидроэлектростанций и другие системы, функционируют там, где люди, как правило, не вслушиваются в их работу. Но могут ли системы ИИ позаботиться о безопасности этих устройств?

Что, если компьютерная система будет непрерывно отслеживать звуковую сигнатуру, вибрации, выбросы тепла и ряд других показателей функционирования той или иной машины, оповещая ремонтную службу в случае проявления даже минимальных отклонений от "обычной картины"? Подход на основе алгоритмов машинного обучения позволит обнаружить опасное изменение прежде, чем оно приведет к нежелательным последствиям, что в свою очередь обеспечит экономию на ремонтных издержках и времени простоев.

Израильский стартап 3DSignals, Кфар-Сава, разрабатывает системы, способные в точности определить изменения в состоянии устройств по издаваемым ими звукам - алгоритмы машинного обучения осуществляют автономную диагностику в режиме реального времени и оповещают механиков при возникновении даже небольших отклонений. Системы 3DSignals непрерывно совершенствуются - каждый ремонтный случай сопоставляется с конкретным звуком, который ему предшествовал, и впоследствии учитывается алгоритмами для прогнозирования времени необходимых проверок или для выдвижения обоснованной гипотезы о возникшей неисправности.

3DSignals - не единственная компания, работающая в этом направлении.

Аппаратура американо-израильской компании Augury отслеживает вибрации, проводит ультразвуковой контроль и мониторинг отклонений в электромагнитной активности. Стартап реализует переносные системы, которые собирают информацию и передают её на iPhone или Android-устройства сотрудников для проведения диагностики. 

Еще одна израильская компания Presenso использует иные алгоритмы - её системам также важны не столько конкретные звуки, сколько любые отклонения в привычных процессах. Программа формирует визуализацию, указывающую на конкретные участки появления отклонений.

Анализ звуковой сигнатуры позволяет определить не только состояние отдельно взятой машины, но и параметры её взаимодействия с окружающей средой. В частности, анализ звуков, издаваемых автомобилем, можно использовать для определения состояния асфальтового покрытия - определенные шумы могут сигнализировать о наличии выбоин и трещин. Подобные системы способны автоматически отправлять отчет в муниципальные службы, не уведомляя об этом владельца автомобиля. Направление выглядит весьма перспективным, не так ли?

+ +