Появился открытый проект Cardiag, который пытается определить неисправность автомобиля по звуку. Загружаете запись странного тарахтения — система отделяет шум двигателя от речи, музыки и ветра, а затем сообщает:
• есть ли признаки неисправности;
• в какой части автомобиля искать проблему;
• какие узлы стоит проверить первыми.
На реальных записях Cardiag отличает неисправный автомобиль от исправного с AUROC 0,79. Нужная зона попадает в первые три варианта примерно в 75% случаев, а конкретная деталь — в 45–65%.
Это ещё не цифровой автомеханик. Иногда система честно отвечает: «не уверен». И правильно делает — уверенно нести чепуху уже умеют многие специалисты, тут нейросеть нам не требовалась.
Самое интересное — обучаемая часть классификатора занимает около 100 КБ. Правда, это не вся система: для обработки звука используется большая предварительно обученная аудиомодель CLAP. Поэтому рассказы про «полноценного механика размером с фотографию» слегка преувеличены.
Но для промышленности сама идея намного важнее автомобиля.
Таким же образом можно постоянно слушать:
• подшипники, редукторы и электродвигатели;
• насосы, дробилки, мельницы и конвейеры;
• дизельные двигатели карьерной техники;
• вентиляторы, компрессоры и гидравлические системы.
Оборудование часто начинает звучать иначе задолго до окончательной поломки. Если собрать качественную библиотеку звуков «нормальной работы» и подтверждённых неисправностей, микрофон или смартфон обходчика может превратиться в дешёвый датчик технического состояния.
А дальше схема вполне промышленная: система услышала аномалию → определила вероятный узел → создала предупреждение в ТОиР → специалист проверил оборудование до аварийного простоя.
Пока Cardiag — лишь proof of concept, а не замена механику. Но направление правильное: раньше опытный специалист говорил «мне не нравится, как гудит этот подшипник». Теперь его профессиональный слух можно постепенно превратить в данные и масштабировать на весь парк оборудования.
Проект Cardiag на GitHub · описание модели и результаты тестирования