Tačiau ateityje „jungtis“ prie automobilio kompiuterio gali nereikėti – pasaulio universitetų reitingo pirmoje vietoje besipuikuojančio Masačusetso technologijų instituto mokslininkai kuria naują revoliucinį automobilio gedimų diagnostikos metodą. Joshua Siegelis su kolegomis mano, kad laidai gedimų diagnostikai nėra reikalingi – turėtų pakakti išmaniojo telefono mikrofono ir akselerometro.
Dalį savo tyrimų medžiagos mokslininkas publikavo leidinyje „Engineering Applications of Artificial Intelligence“, straipsnyje, parodančiame, kaip išmaniuoju telefonu surinkti garsiniai duomenys padeda nustatyti, kad atėjo laikas keisti oro filtrą.
Tokio diagnozavimo būdo pagrindas yra ganėtinai paprastas – purvinas ar, pavyzdžiui, lapais užsikimšęs filtras praleis kitokį oro kiekį nei filtras, kuris dirba taip, kaip numatyta. O dėl šio skirtumo rasis ir skirtingi garsiniai bei vibracijos signalai. Užsiteršęs ar užsikimšęs filtras į variklį įleis ne optimalų oro kiekį, dėl ko padidės kuro sąnaudos ir pagreitės variklio dėvėjimasis.
Užsiteršusio filtro garsas
J.Siegelis su kolegomis savo idėją išbandė su automobiliais „Mazda 2“ ir „Honda Civic“, variklio garsus jie įrašinėjo stove įtvirtintu mikrofonu ir telefonu „iPhone 6“. Jie iš pradžių įrašė garsus, kuriuos skleidžia normaliomis sąlygomis veikiantis variklis, o paskui pakartojo procedūrą oro paėmimo angą uždengę papildomu 2 mm storio anglies filtro sluoksniu, tokiu būdu modeliuodami „smulkiųjų dalelių sankaupas“ filtre.
Taip pat buvo įrašomas garsas, kuomet oro paėmimo anga buvo uždengta 100 kvadratinių centimetrų dydžio popieriaus lapu, taip modeliuojant didelio lapo ar kitos kliūties sudaromą „kamštį“. Turėdami trijų skirtingų atvejų garso įrašus jie sukūrė algoritmą, kuris sugebėjo atskirti, kada filtras yra optimalios būklės, o kada – ne.
Išleis po pusantrų metų?
Žinoma, nuo metodo, leidžiančio atskirti gerai ir nelabai gerai veikiančius oro filtrus, iki programėlės, kuri nuolat klausytųsi variklio darbo ir įspėtų vairuotoją apie gresiančias problemas yra labai ilgas kelias, tačiau jis, anot kūrėjų, yra įveikiamas. J.Siegelio moksliniame darbe cituojami kiti straipsniai, kuriuose parodyta, kad neuroniniai tinklai gali didesniu nei 95 proc. tikslumu iš garso identifikuoti įsiurbimo kolektoriaus, greičių dėžės, skirstymo veleno padėties jutiklio, cilindrų gedimus.
Kitais tyrimais taip pat nustatyta, kad kompiuteriniai algoritmai geba nustatyt, kada ratus reikėtų perbalansuoti. J.Siegelis savo idėją kurti tokią programėlę ketina komercializuoti per paties įsteigtą bendrovę „Data Driven“. Programėlę, kurioje integruota didelė dalis išvardintų gedimų identifikavimo galimybių, jis ketina pradėti bandyti per artimiausią pusmetį, o komercinės programėlės versijos galima tikėtis jau po pusantrų metų.
