Diseñan sistemas de Inteligencia Artificial que «escuchan» si una máquina se va a averiar

Los ruidos que hacen las máquinas pueden ser la clave para averiguar si algo va mal en su interior o si se van a averiar dentro de poco. Pero claro, no podemos estar escuchándolas todo el tiempo para detectar cuándo va a fallar algo. Pero determinadas máquinas y sistemas, si se diseñan expresamente para ello, sí que pueden. Y no una, sino dos compañías, han diseñado ya sendos sistemas de Inteligencia Artificial encargados de identificar si una máquina va a sufrir una avería en función de sus ruidos.

Según The Next Web, estas empresas, Noiseless Acoustics y OneWatt, quedaron finalistas el año pasado del premio New Energy Challenge, una iniciativa puesta en marcha por Shell, Yes!Delft y Rockstart para encontrar en Europa e Israel tecnologías y soluciones innovadoras en el campo de la transición energética.

El sistema que ha diseñado OneWatt se encarga de detectar posibles problemas antes de que sucedan mediante la escucha de motores. Para ello, la compañía ha desarrollado un dispositivo, denominado EARS, abreviatura de Embedded Acoustic Recognition Sensors (Sensores de Reconocimiento Acústico Integrados). Este aparato, combinado con machine learning y análisis de frecuencia, puede identificar y predecir fallos antes de que sucedan. Y lo predice con tanta precisión que puede identificar qué es lo que se va a averiar, cuál es el problema, y cuándo está previsto que se produzca el fallo.

Para entrenar al sistema inteligente del dispositivo se han utilizado sonidos de los ocho principales fallos de motor de la industria. En el entrenamiento se han utilizado casi 2 Tb de datos de audio, almacenados en más de 16.000 clips de sonido de motores defectuosos y con fallos.

Mientras, Noiseless Acoustics utiliza otro enfoque para escuchar los sonidos de las máquinas. Así, emplea una combinación de hardware, software y analítica, y ha desarrollado una cámara que utiliza el sonido de manera parecida a como otros sistemas emplean las imágenes térmicas. Se la conoce como NL Camera y se encarga de identificar las imágenes de calor, que en este caso muestran ruido. La información se envía entonces a la nube, donde diversos algoritmos se encargan de analizar el problema.

Pero esta cámara no es la única herramienta que utiliza Noiseless Acoustics para detectar averías que pueda predecir el ruido. También emplea otro sistema, denominado NL Sense, que se encarga de identificar exactamente el punto en el que la máquina tiene problemas. Para ello utiliza una red compacta de sensores inalámbricos y sensores. Esta red se puede colocar sobre cualquier superficie, y se encarga de enviar automáticamente a la nube la información sobre el punto en el que cree que se producirá la avería. Allí se procesan y analizan los datos recibidos. En este orden de cosas, una vez que se aisla la señal acústica de la fuente, se utiliza Inteligencia Artificial para decidir si hay un problema.