Forschende der Eidgenössischen Technischen Hochschule Zürich (ETH) haben eine Künstliche Intelligenz entwickelt, die das Geräusch „gesunder“ Maschinen erkennt, wie es in einer Medienmitteilung heisst. Sie bemerkt abnormale Geräusche und kann damit feststellen, ob eine Wartung nötig ist. Die rechtzeitige Erkennung eines Defekts kann beispielsweise einen kostspieligen Ausfall der Maschine vorbeugen.
Neu an der Zürcher Entwicklung ist vor allem das maschinelle Lernverfahren. Mit diesem kann ein Computer auch die Wavelet-Transformation vollständig lernen. Bei der Wavelet-Transformation geht es um die mathematische Abbildung von Tönen und Klängen in Wellen. Konkret wird „eine Funktion in eine Menge von Wavelets zerlegt“, erklärt die ETH in der Mitteilung. Das Ziel ist es zu bestimmen, wie viel von einem Wavelet in einem Signal enthalten ist. Dies hilft dem Computer, die benötigte Information aus solchen Geräuschen herauszuziehen.
Die Entwicklung kann aber nicht nur zur Überwachung von Maschinen eingesetzt werden. Die Forschenden experimentieren beispielsweise bereits mit dem Einsatz ihrer Künstlichen Intelligenz bei der Erkennung von Vogelstimmen. „Mit unserer Forschung konnten wir aufzeigen, dass unser Ansatz des maschinellen Lernens die Anomalien unter den Geräuschen erkennt, und dass er so flexibel ist, dass man ihn für verschiedene Signale und verschiedene Aufgaben anwenden kann“, erklärt Olga Fink, Professorin für Intelligente Instandhaltungssysteme an der ETH. ssp
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