Wyobraźcie sobie niewielki przeciek albo usterkę systemu hydraulicznego w całym mieście. Odnalezienie problemu nie należy do łatwych i szybkich zadań, ale nie z tą sztuczną inteligencją.
Tradycyjne metody wykrywania przecieków w całych systemach sprowadzają się do kontroli wzrokowej, metody elektromagnetyczne, akustyczne oraz ultradźwiękowe. Bez względu na wybrany sposób, cały proces trwa długo. Zbyt długo, dlatego nowe badania z University of Adelaide w Australii skupiły się na wykorzystanie sztucznej inteligencji w tych problemach.
Badania prowadzi dr Jessica Bohorquez, a te sprowadzają się do sieci neuronowej, czyli odłamie sztucznej inteligencji, którą wykorzystuje się w celu identyfikacji elementów topologicznych sieci rurociągów, takich jak skrzyżowania, w celu precyzyjnego zlokalizowania i scharakteryzowania wycieków (via Popular Mechanics).
Sieć neuronowa „uczy się” odszukiwać w systemie zarówno skrzyżowań rur, jak i wycieków na podstawie istniejących schematów i danych historycznych. Jej trening objął dwa testy – identyfikacje połączeń rur oraz wycieków z odczytów ciśnienia. Odszukuje więc je na podstawie tego, jakie ciśnienie panuje w rurach z 95% dokładnością.
Czytaj też: Pilot tego samolotu USA musiał przeprowadzić twarde lądowanie
Ponieważ w tych badaniach wykorzystano tylko dane pochodzące z układów hydraulicznych, przyszłe prace będą się koncentrować na bardziej złożonych układach. Przed tą siecią neuronową jeszcze testy w terenie, po których oczekuje się spadku dokładności systemu.
