Hamarosan azonban ez a folyamat leegyszerűsödhet, az MIT kutatói ugyanis egy olyan okostelefonos alkalmazáson dolgoznak,
ami pusztán az alapján meg tudja mondani, mi lehet a baja az autónknak, hogy meghallgatja azt.
Persze, nem 2017-ben élnénk, ha ehhez nem lenne köze a mesterséges intelligenciának és a gépi tanulásnak.
Az elgondolás viszonylag egyszerűen hangzik. Vegyünk például egy koszos, eltömődött légszűrőt, amibe a használat során mindenféle szennyeződés került, vagy akár falevelek állják az optimális légáramlás útját. Ha pedig nem jut megfelelő légáramlás a motorba, az ugyebár lecsökkent teljesítményhez és/vagy magasabb fogyasztáshoz vezet.
A kutatók szerint azonban ha egy gyakorlatlan emberi fül nem is,
egy gépi tanulással felvértezett okostelefonos alkalmazás pusztán a motor hangja, és esetleg annak rezgései alapján is meg tudná mondani, ha valamilyen probléma van.
A teszteléshez a kutatók először megtanították a szoftvernek, hogy milyen is a motor hangja, amikor minden rendben van (egy Mazda 2-est, valamint egy Honda Civicet használtak). Ezután először is letakarták a légszűrőt egy 2mm vastag szénszűrő anyaggal, amivel a szennyeződések időveli lerakódását akarták szimulálni, majd pedig egy darab papírt is ráfektettek a tiszta légszűrőre, amivel például egy nagy levelet, vagy más gátló tényezőt próbáltak helyettesíteni.
Az ilyen módon rögzített hangmintákat aztán szintén megtanították a programnak,
ami pedig innentől kezdve el tudta különíteni a megfelelően teljesítő légszűrőt a problémástól.
Persze mindehhez az kellett, hogy a kutatók felnyissák a motorháztetőt, és onnan közvetlenül vegyenek fel hangokat, de az ígéretek szerint innentől már nem kell sokat várnunk arra, hogy egyszerűen a telefonunk menet közben tudja figyelni az autónk által kiadott zajokat, vibrációkat és tudjon figyelmeztetni, ha esetleg baj van.
A projekten dolgozó egyik kutató, Joshua Siegel például elmondta, hogy korábbi kutatásaiban már bizonyította, hogy a mesterséges intelligencia a hang alapján be tud azonosítani olyan problémákat, mint például az szívócsőben keletkező szivárgás, a vezérműtengely szenzorainak hibái, vagy éppen a hengerekkel kapcsolatos gondok.
De a program arra is tud figyelmeztetni, ha például rossz a kerekek kiegyensúlyozása. Ráadásul mindezt több, mint 95%-os pontossággal teszi.
Siegel annyira biztos a dolgában, hogy egy vállalkozást is létrehozott Data Driven néven, a következő hat hónapban pedig szeretné elkészíteni és tesztelni alkalmazást, ami aztán 18 hónapon belül ténylegesen a felhasználók kezébe kerülhet.
Ha szeretne még több érdekes techhírt olvasni, akkor kövesse az Origo Techbázis Facebook-oldalát, kattintson ide!