據(jù)美國電氣與電子工程師協(xié)會《光譜》雜志28日報道，一家位于以色列的創(chuàng)業(yè)公司“3D信號”提出，使用基于深度學(xué)習(xí)的人工智能可以聽到機器或汽車的警告信號，并據(jù)此提前發(fā)現(xiàn)故障。

所謂深度學(xué)習(xí)，通常是指被稱為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軟件算法。這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以經(jīng)過多個人工神經(jīng)元層過濾相關(guān)數(shù)據(jù)，以便更好地學(xué)習(xí)特定任務(wù)。目前流行的軟件多以圖像學(xué)習(xí)為主，側(cè)重于語音和對話的聲學(xué)識別也不少，但以機器運轉(zhuǎn)發(fā)出的聲音為深度學(xué)習(xí)對象的還不多見。

這家公司的設(shè)想是，在每個客戶端安裝超聲波麥克風(fēng)，以檢測高達100千赫茲（人類聽力范圍在20赫茲—20千赫茲）的聲音；然后啟動物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)，將麥克風(fēng)搜集的聲音連接到可以處理數(shù)據(jù)的計算機設(shè)備上；上傳到在線網(wǎng)絡(luò)中經(jīng)過深度學(xué)習(xí)算法運算后，客戶端可以使用連接了網(wǎng)絡(luò)的智能手機等設(shè)備，監(jiān)測聲音來源設(shè)備的狀態(tài)。

這家公司的第一批客戶來自重工業(yè)公司的機械操作部門，他們時刻面臨機器（如工廠的圓形切割刀片或發(fā)電廠的水力發(fā)電渦輪機等）故障帶來的檢修和停工。

報道稱，3D信號公司提供的第一層聲音檢測服務(wù)，是根據(jù)機器部件的基本物理建模來預(yù)測其何時開始磨損；第二層服務(wù)，是使用深度學(xué)習(xí)算法和麥克風(fēng)收集的聲音，來幫助檢測奇怪或異常的噪聲，通過訓(xùn)練，軟件可以提示機器發(fā)生的一般問題；第三層服務(wù)，可將具體的聲音標(biāo)記、分類，然后通過深度學(xué)習(xí)將特定聲音與具體故障聯(lián)系起來。

公司聯(lián)合創(chuàng)始人、算法負(fù)責(zé)人耶爾·拉維說，經(jīng)過對聲音數(shù)據(jù)集學(xué)習(xí)和訓(xùn)練后的軟件，能夠以98%的精度進行故障預(yù)報，“在故障發(fā)生前5小時，就能示警即將發(fā)生的問題”。

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