Valószínűleg kevesek által várt (mellék)hatása a mesterséges intelligencia fejlődésének, hogy felpörögtek az audiovizuális technológiák ipari alkalmazása körüli kutatások. Nem egészen egy éve számoltunk be például egy érdekes kísérletről, amelyben a Carnegie Mellon Egyetem kutatói videojelet alakítottak át a legtisztább hanggá.

Egy kínai stratup olyan ipari audiomonitoring rendszerrel lett sikeres, amivel akár a régi berendezések is megfigyelhetők – gazdaságosan. Lényegében feltalálták az intelligens ipari "sztetoszkópot". Berendezésüknek persze technikailag semmi köze az orvosok alap diagnosztikai eszközéhez. A gépek hangját érzékeny mikrofonok rögzítik, a felvételeket pedig egy speciális mesterséges intelligencia elemzi, és elvileg a legkisebb olyan eltérést is ki tudja szúrni, ami arra utal, hogy a megfigyelt gyártóberendezés valamelyik alkatrésze hamarosan cserére szorul.

A 2017-ben alapított pekingi Ensound (korábban Disheng Technology) megoldásában a befektetők is látnak fantáziát. Ahhoz képest, hogy a cégnél mindössze pár tucat ember dolgozik, immár közel 25 millió dollárt kalapáltak össze: a magvető és az első kör összesen 10,4 millió dollárnyi pénzt hozott a csapatnak, idén januárban pedig kaptak további 14,5 millió dollárt.

A startup maga fejleszt hardvert, szoftvert, adataggregátort, de a hangsúly a szolgáltatáson van. Fő célcsoportjuk a gyártó, energetikai és közlekedési vállalatok. Megoldásai ugyanis minden olyan helyen használhatók, ahol a berendezések mechanikus zajai fontos információkat hordozhatnak. A gyártóberendezések preventív karbantartásában éppúgy tudnak segíteni, mint például az elektromos hálózatok üzemeltetésében vagy a vasúti berendezések (gördülő állomány és az infrastruktúra) biztonságának növelésében.

A gép mindent elmond, csak értenünk kell a nyelvét

A sztetoszkópos hasonlat nem véletlen. Az Ensound alapítója, Ding Dongliang arról beszélt a 36Kr-nek, hogy a hangok rengeteg információt adnak egy berendezés működéséről, műszaki állapotáról, csak tudni kell értelmezni – ahogy az orvos is értelmezi például a páciense tüdejében áramló levegő keltette zajokat.

Az alapító szerint a hangnak az az előnye a hagyományos diagnosztikai (elektromos, optikai, kémiai vagy hőmérséklet-alapú) módszerekkel szemben, hogy már egészen korai szakaszban képes felismerni, ha a megfigyelt berendezés valamelyik alkatrésze nem pontosan úgy működik, ahogy kellene. Ha pedig időben be tudunk avatkozni, azzal drasztikusan csökkenthető a váratlan hibákból eredő leállások és a balesetek (pl. vasúti berendezések meghibásodása esetén) valószínűsége.

Az ötlet nem új. Régóta tudott, hogy ipari környezetben elméletileg jól működne az akusztikus érzékelés: a legtöbben már valószínűleg láttak autószerelőt, aki szabványos orvosi sztetoszkóppal hallgatta a motor hangját, hogy a legkisebb gyanús zörejt is kiszűrhesse. De a módszer ipari környezetben, automatizálva mindig elbukott a költség-haszon elemzésen: túl drága lett volna a megvalósítása. Az Ensound viszont kitalálta, hogyan lehet olyan hardvereszközöket (pl. mikrofoncsoportokat) gyártani, amikkel egy berendezésből annak megbontása, konstrukciójának módosítása nélkül lehet megbízhatóan kinyerni az árulkodó információkat.

A rendszer folyamatosan gyűjti a hangokat, a mögöttes MI-algoritmus pedig ezeket szűri és elemzi, hogy a legapróbb eltéréseket is azonnal képes legyen jelezni. Jelenleg több mint 50 hibatípust tudnak nagy pontossággal szűrni ezzel a módszerrel. A rendszer találati aránya a 36Kr szerint a legmagasabb a hasonló monitoring rendszerek között. A startupnak vannak olyan iparág-specifikus (vasút, elektromos erőmű, energetikai rendszerek) megoldásai, melyeket nagy kínai cégek már használnak is.