Цифровые технологии меняют даже самые обычные профессии; дошло дело и до автомехаников. Юным людям, которые ценят инноваторские подходы, придется по нраву опыт, запущенный чешским производителем каров Škoda. Отдел послепродажного обслуживания и цифровая лаборатория автоконцерна начали тестировать мобильное приложение с искусственным умом. Утверждается, что программка, построенная на методах нейронных сетей, помогает стремительно и буквально найти потребность в техобслуживании, какой бы ни была причина возможной неисправности.
Чтоб беспристрастно оценить текущий износ деталей кара и впору уведомить технических профессионалов о нужном обслуживании, искусственный ум разглядывает разные характеристики определенного тс и анализирует профиль его использования.
Поначалу приложение регистрирует производимые каром шумы и конвертирует аудиофайл в спектрограмму, которая зрительно показывает акустические сигналы. Потом это представление при помощи искусственного ума сравнивается с ранее записанными звуковыми шаблонами для выявления отклонений. Программное обеспечение уже на данный момент умеет распознавать 10 шаблонов с точностью наиболее 90%, в том числе для управляющий системы, компрессора кондюка и муфты автоматической коробки. В предстоящем число шаблонов планируется расширить.
В случае обнаружения каких-то расхождений с шаблоном особый метод описывает причину появления шума, потенциальную потребность в техобслуживании либо ремонте и методы устранения шумов.
Для проведения четкой диагностики автотехникам нужен лишь обыденный телефон либо планшет с установленным на нем приложением Sound Analyser.
Начиная с лета прошедшего года, приложение было опробовано в 14 странах Европы, включая и Россию. В общей трудности в опыте приняли роль 245 дилерских центров, предоставившие свои аудиозаписи для обучения метода.
Искусственный ум играет главную роль в инициативах по цифровизации авто отрасли, которая обхватывает не только лишь сами авто и процессы производства, да и связанные с их эксплуатацией услуги. Технологии искусственного ума помогают сделать наиболее персонализированное сервис клиентов.
Источник: