Дата публикации: 02 марта 2022 г.

ETH: ИИ слышит звук «здоровых» машин

Исследователи ETH разработали новый метод машинного обучения, который автоматически определяет, является ли машина «исправной» или требует обслуживания.

Изображение: источника.

Звуки предоставляют важную информацию о том, насколько хорошо работает машина. 

Исследователи Швейцарской высшей технической школы Цюриха (Swiss Federal Institute of Technology Zurich, ETH), разработали метод машинного обучения, который делает вейвлет-преобразование полностью обучаемым. Этот новый подход особенно подходит для высокочастотных сигналов, таких как звуковые и вибрационные сигналы. Это позволяет автоматически определять, звучит ли машина «здорово» или нет. 

Цель исследователей состоит в том, чтобы в ближайшем будущем профессионалы, работающие с машинами в промышленности, могли использовать инструмент, который автоматически контролирует оборудование и своевременно предупреждает их, не требуя каких-либо специальных предварительных знаний, в случае заметных, ненормальных или «нездоровых» звуков в оборудовании. Новый процесс машинного обучения применим не только к различным типам машин, но и к различным типам сигналов, звуков или вибраций. Например, он распознает высокочастотные сигналы или ультразвук, которые люди не могут слышать по своей природе.

Однако алгоритм применим не только к звукам, издаваемым машинами. Исследователи также проверили свои алгоритмы, чтобы различать песни разных птиц. 

Статья об исследовании опубликована в журнале PNAS.

Источник: ethz.ch

Гасанбекова Л. А. Оценка эффективности финансово-хозяйственной деятельности государственных унитарных предприятий Практическое пособие / Л. А. Гасанбекова, В. И. Никитина, Б. В. Сошников; под общ. науч. ред. канд. экон. наук О. А. Коробко. – М.: ФГБНУ «Аналитический центр» Минобрнауки России, 2019. – 49 с. (ISBN 978-5-904670-54-2). Доступна электронная версия печатного издания.

Вопросы контроля хозяйственной деятельности и финансового аудита, национальной безопасности, системного анализа и управления Сборник материалов III Всеросс. науч.-практ. конф., г. Москва, 29 декабря 2017. – М.: ФГБНУ «Аналитический центр» Минобрнауки России, 2018. – 200 с. (ISBN 978-5-904670-53-5). Доступна электронная версия печатного издания.

открыть полный список изданий Центра →