211service.com
Stetoskop do samochodów
leon edler
Wyobraź sobie, że wsiadasz do samochodu do wspólnego przejazdu, zerkasz na smartfona i mówisz kierowcy, że lewa przednia opona samochodu potrzebuje powietrza, filtr powietrza powinien zostać wymieniony w przyszłym tygodniu, a silnik potrzebuje dwóch nowych świec zapłonowych.
W ciągu najbliższego roku lub dwóch ludzie mogą być w stanie uzyskać tego rodzaju informacje diagnostyczne w ciągu zaledwie kilku minut, we własnych samochodach lub w jakimkolwiek innym samochodzie, w którym się znajdują. Nie musieliby nic wiedzieć o historii samochodu ani połączyć się z nim w jakikolwiek sposób; informacje byłyby uzyskiwane na podstawie analizy dźwięków i wibracji samochodu, mierzonych za pomocą mikrofonu telefonu i akcelerometrów.
Technologia rozpoczęła się jako praca doktorska naukowca MIT Joshua Siegel, PhD ’16, który pracował z profesorem inżynierii mechanicznej Sanjayem Sarmą. Aplikacja na smartfona łącząca różne systemy diagnostyczne opracowane przez zespół może zaoszczędzić przeciętnemu kierowcy 125 USD rocznie i nieznacznie poprawić ogólny przebieg na benzynie, mówi Siegel.
W dzisiejszych smartfonach, wyjaśnia Siegel, czułość jest tak wysoka, że można wykonać dobrą robotę [wykrywania odpowiednich sygnałów] bez potrzeby specjalnego połączenia.
Podstawową ideą jest dostarczenie informacji diagnostycznych, które mogą ostrzec kierowcę o nadchodzących problemach lub potrzebnych rutynowych czynnościach konserwacyjnych, zanim te warunki doprowadzą do awarii lub wybuchów. Na przykład same dźwięki silnika mogą wskazywać, jak zatkany jest filtr powietrza i kiedy go wymienić. „Nasłuchujemy oddechu samochodu i nasłuchujemy, kiedy zaczyna chrapać” – mówi Siegel. Gdy zaczyna się zatykać, wydaje gwiżdżący dźwięk, gdy wciągane jest powietrze. Słuchając go, nie można go odróżnić od innych dźwięków silnika, ale telefon tak.
Wiele diagnostyki jest uzyskiwanych za pomocą uczenia maszynowego w celu porównania wielu nagrań dźwięków i wibracji z dobrze dostrojonych samochodów z podobnymi nagraniami z samochodów, które mają określony problem. Systemy mogą wtedy wyodrębnić nawet bardzo subtelne różnice. Na przykład algorytmy zaprojektowane do wykrywania problemów z wyważeniem kół osiągnęły to z większym powodzeniem niż doświadczeni kierowcy z dużej firmy samochodowej, mówi Siegel.
Jak mówi Siegel, opracowywana jest prototypowa aplikacja na smartfona, która zawiera wszystkie te narzędzia diagnostyczne, która powinna być gotowa do testów w terenie za około sześć miesięcy. Założył startup o nazwie Data Driven, aby go skomercjalizować.