Neuron Soundware: Le murmure de la machine

Neuron Soundware utilise l'intelligence artificielle (IA) pour écouter les sons d'une machine, les analyser et les interpréter à l'intérieur d'un «cerveau numérique» pour identifier les défaillances émergentes afin que les humains puissent les empêcher de se produire. grind, sifflement, hochet, toux, pop, whirr, bang

Nous pouvons souvent entendre un problème avant même que nous sachions exactement ce qui ne va pas. Par exemple, la plupart des parents n'ont pas besoin de voir les résultats de laboratoire pour savoir que leur bébé a un rhume – ils peuvent le dire par la façon dont il pleure. De même, vous pouvez probablement anticiper que les freins de votre voiture sont sur le point d'échouer par le grincement déchirant qu'ils font.

Entendre votre cerveau numérique

Les bébés qui pleurent et les freins grincent tombent dans le "sweet spot" de l'ouïe humaine -la bande entre 2000 et 4000 Hz. Au-delà de cette gamme, cependant, est le spectre sonore secret des machines. Bien que les humains ne puissent pas l'entendre, il est essentiel pour la maintenance prédictive car certaines fréquences sonores révèlent des dysfonctionnements internes spécifiques. Ils disent aux techniciens qu'une panne est susceptible de se produire dans un proche avenir.

Tout comme les enquêteurs récupèrent des preuves ADN sur les lieux d'un crime, la plateforme Neuron Soundware entend ce que les humains ne peuvent pas faire. Il fournit ensuite des informations utiles sur ce qui se passe – ou ce qui va arriver – à une machine.

Un réseau de neurones vivants qui écoute et apprend

Tout ce qui a des parties mobiles présente de multiples points de défaillance potentiels. Heureusement, chacun de ces points a sa propre signature révélatrice. Émulant le cortex auditif du cerveau humain, Neuron Soundwave effectue automatiquement des analyses sonores. Des techniques uniques de prétraitement d'entrée de données permettent au réseau de neurones d'apprendre et d'identifier les caractéristiques importantes d'un son rapidement et avec une grande confiance. Utilisant un algorithme d'apprentissage automatique, le système peut alors surveiller de manière proactive les composants susceptibles de se rompre.

Le son en tant que service

Neuron Soundware, une start-up basée à Prague, fournit ses algorithmes d'analyse sonore en tant que service. «L'attente d'une panne peut être coûteuse, voire dangereuse», déclare Pavel Konecny, PDG et cofondateur de Neuron Soundware. "Nous ne pouvons pas attendre qu'un moteur d'avion cesse de fonctionner. Vous ne pouvez pas avoir une presse d'imprimerie soudainement échouer une heure avant l'arrivée des camions. La capacité de corriger les problèmes avant qu'ils ne se produisent offre une valeur énorme pour n'importe quelle industrie. »

Briser le mur du son

La technologie Neuron Soundware fonctionne hors ligne et en ligne, transformant les ateliers de production conventionnels en usines intelligentes. Le système peut également être intégré dans des logiciels existants ou sur des plates-formes IoT tierces, ce qui présente un riche éventail d'opportunités pour les utilisateurs de logiciels d'entreprise. Des capteurs sonores et vibratoires (microphones) peuvent être installés rapidement et à moindre coût sur tous les types de machines, ce qui permet de numériser des équipements existants sans avoir recours à des mises à niveau coûteuses

sur un ensemble divers de machines.

La technologie a attiré l'attention d'un large éventail de clients mondiaux, y compris Airbus, Siemens, E.ON et Deutsche Bahn. «En entendant ce que les humains ne peuvent pas faire, nous pouvons rapidement nous attaquer à la cause première d'une panne éventuelle de la machine avant qu'elle ne se transforme en panne», explique Konecny. "Cela ajoute une toute nouvelle dimension à la révolution de l'usine intelligente."

Pourquoi c'est grand

Le système Neuron Soundware représente la prochaine génération en matière de maintenance prédictive. Il fonctionne pour un ensemble varié de machines, y compris les moteurs, les turbines, les avions, les escaliers mécaniques et les presses à imprimer. Il peut être intégré à des logiciels existants ou à des plates-formes IoT tierces, y compris des environnements de logiciels d'entreprise. Parmi les premiers clients figurent Airbus, Siemens, E.ON et Deutsche Bahn.

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