据美国电气与电子工程师协会《光谱》杂志28日报道,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”。(记者 房琳琳)

深度学习的人工智能可以“听”出潜在机器故障

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