Но как услышать этот "писк" на фоне множества шумов и самой машины, и заводского цеха? Его поиск напоминает попытку отыскать иголку в стоге сена. И тем не менее решить эту задачу взялась группа американских ученых из Университета Алабамы под руководством профессора Родриго Тейксейра. Для этого математики привлекли искусственный интеллект. Они разработали алгоритм, который проводит точную диагностику механических систем любого уровня сложности.
- Он основан на принципе обучения, - объясняет профессор Тейксейр. - Вначале мы обучаем искусственный интеллект воспринимать контролируемую технику как единое целое, слушать ее как единый ансамбль, который работает в нормальном режиме, без фальши. Понятно, что любая система вибрирует, но алгоритму важно понять, что конкретный вариант вибрации является нормой. Он и становится образцом, своего рода идеалом. Постепенно алгоритм настолько совершенствуется, что может услышать аномалии, определить зарождение даже незначительной неисправности и передать "сигнал тревоги" команде технического обслуживания.
Реальные испытания новой системы искусственного интеллекта проходили, в частности, на одном из военных вертолетов. Подход глубинного машинного обучения позволил системе анализировать не только один-единственный полет, а принимать во внимание массив данных, собранный за все время эксплуатации машины. Оказалось, что искусственный ум выявляет неисправности с точностью не ниже 90 процентов. Это намного выше, чем все ныне существующие методики. А значит, у инженеров появляется реальный шанс предотвратить крупные аварии.