211service.com
Een stethoscoop voor auto's
leon edler
Stel je voor dat je in een deelauto stapt, naar je smartphone kijkt en de bestuurder vertelt dat de linkervoorband van de auto lucht nodig heeft, dat het luchtfilter volgende week moet worden vervangen en dat de motor twee nieuwe bougies nodig heeft.
Binnen een jaar of twee kunnen mensen dat soort diagnostische informatie misschien in slechts een paar minuten krijgen, in hun eigen auto of in een auto waarin ze zich bevinden. Ze hoeven niets te weten over de geschiedenis van de auto of om er op enigerlei wijze mee te verbinden; de informatie zou worden afgeleid van het analyseren van de geluiden en trillingen van de auto, zoals gemeten door de microfoon van een telefoon en versnellingsmeters.
De technologie begon als het proefschrift van MIT-wetenschapper Joshua Siegel, PhD '16, die samenwerkte met professor werktuigbouwkunde Sanjay Sarma. Een smartphone-app die de verschillende diagnostische systemen combineert die het team heeft ontwikkeld, kan de gemiddelde bestuurder $ 125 per jaar besparen en het totale benzineverbruik enigszins verbeteren, zegt Siegel.
Met de smartphones van vandaag, legt Siegel uit, is de gevoeligheid zo hoog dat je goed kunt [de relevante signalen detecteren] zonder dat je een speciale verbinding nodig hebt.
Het basisidee is om diagnostische informatie te verstrekken die de bestuurder kan waarschuwen voor aanstaande problemen of nodig routine-onderhoud, voordat deze omstandigheden leiden tot storingen of uitbarstingen. Alleen al het geluid van een motor kan bijvoorbeeld aangeven hoe verstopt het luchtfilter is en wanneer het moet worden vervangen. We luisteren naar de ademhaling van de auto en luisteren wanneer hij begint te snurken, zegt Siegel. Als het verstopt raakt, maakt het een fluitend geluid als er lucht naar binnen wordt gezogen. Als je ernaar luistert, kun je het niet onderscheiden van het andere motorgeluid, maar je telefoon wel.
Veel van de diagnoses zijn afgeleid door machine learning te gebruiken om veel opnames van geluid en trillingen van goed afgestelde auto's te vergelijken met soortgelijke van auto's met een specifiek probleem. De systemen kunnen dan zelfs heel subtiele verschillen extraheren. Algoritmen die zijn ontworpen om problemen met de wielbalans te detecteren, hebben dit bijvoorbeeld meer succes dan ervaren bestuurders van een groot autobedrijf, zegt Siegel.
Een prototype smartphone-app die al deze diagnostische hulpmiddelen bevat, wordt ontwikkeld en zou over ongeveer zes maanden klaar moeten zijn voor veldtesten, zegt Siegel. Hij heeft een startup-bedrijf opgericht genaamd Data Driven om het te commercialiseren.