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現代汽車開發的“AI汽車醫生”,僅聽車聲就能准確判斷故障部位

現代汽車開發的“AI汽車醫生”,僅聽車聲就能准確判斷故障部位

Posted July. 20, 2018 07:54   

Updated July. 20, 2018 07:54

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出現故障的汽車中傳出了細微的異常噪音。雖然人無法覺察,但人工智能(AI)聽到聲音後,就會馬上分析原因。通過累積的大數據進行解讀的結果顯示,對渦輪增壓器(turbocharger,提高輸出功率的發動機輔助裝置)的加速氣流異常的概率爲94%。如果是人的話,仔細查看發動機,短則幾個小時,長則需要耗費幾天時間才能發現該問題。但AI在幾秒鍾內就完成了這一過程。而且,判斷十分准確。這不是在遙遠的未來才會發生的故事。目前,現代汽車已成功地開發出了這種技術。

 現代汽車在世界整車業界最早開發出了利用AI和深度學習來判斷噪音是否是由汽車故障所引起的,並給出診斷結果的技術。最早該技術將于明年運用于全國的現代汽車修理中心。屆時可以看到AI判讀車子的故障的風景。

 17日訪問的京畿華城市現代起亞汽車南陽研究所內的“引擎NVH調查實驗室”消音室中,正在進行一項在汽油發動機中抽取聲音的工作。戴著耳麥的現代汽車研究開發總部發動機引擎NVH調查實驗室研究員鄭仁洙(53歲,音)把長長的麥克風放到發動機的各個角落。貼近耳朵聽的時候,是一個喧鬧的發動機,但各部位縮小之後,就出現了不同的聲音。這是抽取AI將要學習的聲音的過程。鄭研究員說:“大多數聲音是在工廠和研究所中提取的,但處于AI學習的考慮,認爲制造發動機出現故障的聲音也不少。”

 出乎意料的是,現代汽車著手研發的契機竟然是“聚餐”。2015年,在研究所的年終會餐上,一位參會者用筷子“啪”地敲打了餐桌。“光聽聲音,能猜對這是什麽聲音嗎?”“當時,鄭研究委員的腦海裏出現了‘用噪音診斷車’的想法。

 鄭研究員和同事們制作了簡單的音響樣本,並去拜訪了漢陽大學融合電子工學部的張准赫教授(語音音響音頻信號處理研究室)。張准赫教授是語音及聲音領域的國內最高權威人士。他們討論之後得出了“可能性很大”的結論,並著手進行共同研究開發。

 開發按照①收集聲音數據 ②分析 ③提取聲音特征 ④人工智能軟件(SW)開發及學習 ⑤實際診斷及准確度改善等順序進行。

 在目標確定爲是使用最多的“汽油發動機”後,收集了共830個聲音樣本。而且據此按照零件和類型發生故障重新分類爲18個類型、44個細分類型。研究員們爲了能夠讓AI識別出聲音,以時間和頻率爲單位逐一進行分析。引擎NVH調查實驗室責任研究員李東哲說:“剛開始經常熬夜,但現在已經能夠在1個小時內完成6個左右聲音的分析。”

 從AI的開發到結束,始終伴隨著“使AI學習的工作”。AI雖然由人制造出來,但一旦開始學習,經過複雜的自主學習過程後,准確度會得到提升。最近發動機噪音領域的10多名專家與現代汽車開發的AI展開了對決。結果令人驚訝。人類組的正確率爲8.6%,AI的精確度高達87.6%。現代汽車計劃,到年末爲止將准確度提高到90%以上。

 預計今後將會出現更進步的服務,並傳播到其他産業領域。幹脆將AI安裝到車輛上來診斷故障,或布置在汽車生産線的最後以檢查新車是否有異常。也可以把聲音與震動、溫度等其他因素結合在一起,來提高准確度。不僅是汽車,也可以適用于由機器組成的一切事物。

 現代汽車已經在包括韓國在內的德國、日本等各國申請專利。鄭研究員說:“電動汽車的電力發動機噪音等其他數據也正在收集中,技術適用領域有望進一步增加。”


李恩澤 nabi@donga.com