Una startup israelí ha creado una IA que usa el sonido para diagnosticar piezas mecánicas.

Seguro que alguna vez has escuchado un ruido raro saliendo del motor de tu coche, o de una máquina cualquiera; desde la batidora hasta una sierra de mano, e incluso tu propio ordenador.

Mientras que haya piezas móviles, estas harán algún ruido, pero hay muchos tipos de ruidos; si estamos acostumbrados, podemos saber de manera instintiva que algo está a punto de romperse, aunque no sepamos exactamente el qué.

Diagnosticando fallos escuchando a la máquina

Al fundador de la startup 3DSignals le ocurrió algo parecido, mientras estaba viajando en tren y este empezó a hacer ruidos extraños; aunque nadie en el vagón sabía nada de trenes, todo el mundo se dio cuenta de que algo iba mal.

No pudo evitar pensar en que, si hubiese un ingeniero en el vagón, podría decirles qué estaba pasando y si era grave; al final no lo fue, pero esta experiencia le dio una idea.

Así nació un proyecto que aplica los últimos avances en aprendizaje automático al sonido; la idea es que una Inteligencia Artificial aprenda los ruidos que hace una máquina cuando está fallando, y los asocie a diferentes tipos de errores.

La IA que usa el sonido ya está lista para producción

De esta manera, el sistema puede escuchar de manera periódica, y enviarnos una notificación al smartphone cuando descubra algo preocupante; según sus creadores, si recibe la enseñanza adecuada, esta IA es capaz de identificar problemas concretos con un 98% de precisión.

Para obtener los sonidos con la mejor calidad posible, el sistema cuenta con un micrófono de ultrasonidos; este es capaz de capturar sonidos de hasta 100 KHz, por lo que es unas cinco veces más sensible que el oído humano. De esta manera es capaz de capturar sonidos que normalmente pasaríamos por alto.

Sus creadores ya están en negociaciones con fabricantes para implementar el sistema en coches y fábricas; también se puede usar en maquinaria industrial. Por lo pronto, las primeras demostraciones se producirán este mismo mes.