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人工智能“听”出潜在机器故障
罗纳尔多 2016-12-29
导语

汽车半途抛锚可能是假日里最扫兴的事情了。现在,一家以色列创业公司提出了更好的注意:使用人工智能去监听汽车发生故障的早期预警信号。以色列公司3DSignals的服务使用深度学习技术去理解有问题机器的噪音模式,提前预测问题。

图:使用基于深度学习的人工智能可以听到机器或汽车的警告信号,并据此提前发现故障。(图片来源:3D信号公司)

据美国电气与电子工程师协会《光谱》杂志报道,一家位于以色列的创业公司“3D信号”提出,使用基于深度学习的人工智能可以听到机器或汽车的警告信号,并据此提前发现故障。

所谓深度学习,通常是指被称为人工神经网络的软件算法。这些神经网络可以经过多个人工神经元层过滤相关数据,以便更好地学习特定任务。目前流行的软件多以图像学习为主,侧重于语音和对话的声学识别也不少,但以机器运转发出的声音为深度学习对象的还不多见。

这家公司的设想是,在每个客户端安装超声波麦克风,以检测高达100千赫兹(人类听力范围在20赫兹—20千赫兹)的声音;然后启动物联网服务,将麦克风搜集的声音连接到可以处理数据的计算机设备上;上传到在线网络中经过深度学习算法运算后,客户端可以使用连接了网络的智能手机等设备,监测声音来源设备的状态。

这家公司的第一批客户来自重工业公司的机械操作部门,他们时刻面临机器(如工厂的圆形切割刀片或发电厂的水力发电涡轮机等)故障带来的检修和停工。

报道称,3D信号公司提供的第一层声音检测服务,是根据机器部件的基本物理建模来预测其何时开始磨损;

第二层服务,是使用深度学习算法和麦克风收集的声音,来帮助检测奇怪或异常的噪声,通过训练,软件可以提示机器发生的一般问题;

第三层服务,可将具体的声音标记、分类,然后通过深度学习将特定声音与具体故障联系起来。

公司联合创始人、算法负责人耶尔·拉维说,经过对声音数据集学习和训练后的软件,能够以98%的精度进行故障预报,“在故障发生前5小时,就能示警即将发生的问题”。

(本文来源:科技日报,记者:房琳琳;)

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作者 罗纳尔多

学生

北京理工大学

活跃作者
  • 爱因斯坦 科研工作者 北京航空航天大学 博士
  • 梅西 本科生 北京工业大学 本科
  • 金陵 本科生 北京大学 本科


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