Así es amigos, suena un poco escalofriante, pero hacia allá va la tecnología, una era de autonomía de las máquinas parece vislumbrase en un futuro cercano, muy al estilo de la famosa saga de películas Terminator, donde los android provenientes del futuro eran capaces de restaurarse animismos.
Se trata de una compañía finlandesa denominada Noiseless Acoustics y otra de origene holandés denominada OneWatt, las cuales confían en la inteligencia artificial para comprender mejor los patrones de sonido de las máquinas con problemas. En este sentido apelan a la AI para una detección de problemas de una forma más rápida y fácil.
Estas compañías fueron finalistas en el Desafío de Nuevas Energías del año pasado, iniciativa de Shell, YES!Delft y Rockstart que analiza las tecnologías y soluciones innovadoras dentro de las startups europeas e israelíes para la transición energética.
De acuerdo a la reseña con la ayuda de sensores no invasivos, algoritmos de aprendizaje automático y soluciones de mantenimiento predictivo, se puede lograr una detección temprana de los componentes defectuosos antes de que se conviertan en un problema importante.
Uufff sería magnífico un sistema así en los automóviles que muchas veces se quedan en la vía por problemas de este tipo que son difícil de detectar de forma sencilla.
Al respecto se informa que OneWatt evita problemas escuchando los motores, a través de su dispositivo integrado de sensores de reconocimiento acústico (EARS), combinado con el aprendizaje automático y el análisis de frecuencia.
Y es que esto no es algo que está aún en el plano del papel o en pequeñas pruebas, siendo que la startup ya utilizó su dispositivo y pudo recopilar unos 2 TB de datos acústicos que contenían clips de sonido de motores defectuosos en la industria de energía, con lo cual se pudo precisar fallas de rodamientos hasta fallas de zapatas blandas.
Suena genial el desarrollo de esta tecnología y por lo que se observa ahorrará un buen dinerito a muchas industrias, que con esto pudieran alargar la vida útil de muchos maquinarias al no exponerlas a fallos progresivos que dañan por completo los equipos. Fuente
