Интервью с создателем NL-камеры
Как один предприимчивый инженер использовал машинное обучение для своего бизнеса.
Кай Саксела — генеральный директор NL Acoustics, финского технологического стартапа, который разрабатывает и производит устройства, опирающиеся на искусственный интеллект при анализе звука. Кай давно увлекался разработкой нейронных сетей, по началу это было просто интересное хобби, однако сейчас это стало интеллектуальной системой, способной распознать в широком спектре звуковых волн те, которые сигнализируют о зарождающемся дефекте. В интервью Кай рассказал, как изначальная догадка о машинном обучении превратилась в центральную идею для развития продукта.
Рис. Кай Саксела и умные ультразвуковые NL-камеры
Вы генеральный директор компании Noiseless Acoustics. Не могли бы вы рассказать нам немного о вашей компании?
Кай Саскела: Мы создаем для наших клиентов устройства, способные обнаруживать определенные типы звуков. Эти звуки указывают на дорогостоящие и опасные проблемы. Проблемы могут быть самыми разными: от нарушения герметичности, до звуков, указывающих на то, что компонент вот-вот выйдет из строя или даже будет разрушен. Важнейшей частью этой работы является способность понять, о чем говорит нам звук.
Какие проблемы вас натолкнули на использование искусственного интеллекта?
Кай Саскела: В самом начале нам удалось разработать измерительное оборудование для обработки цифровых аудио сигналов, которое действительно хорошо работало для определенных типов задач. Оно могло предоставить большой объём информации о том, откуда исходят различные звуки, и мгновенно показать местоположение звука пользователю на экране, но это оставляло клиентов с вопросами без ответов. Нам нужен был прикладной модуль, позволяющий определить, когда звук указывает на то, что оборудование выходит из строя, или когда он указывает на то, что проблема достаточно серьезная и требует ремонта. Мы уже использовали всевозможные традиционные алгоритмы для цифровой обработки сигналов, но я хотел посмотреть, сможем ли мы сделать так, чтобы они работали лучше, используя другой подход. Это также одна из причин, почему я прошел обучение по специализации; чтобы узнать, могут ли нейронные сети помочь нам в этом.
Как полученные знания помогли вам решить эту проблему?
Кай Саскела: После прохождения обучения я потратил много времени на создание различных типов нейронных сетей и обучил их, используя собранные устройством данные. Одна из этих сетей показала себя намного лучше остальных. С тех пор мы совершенствовали мою первоначальную работу, но даже сейчас значительная часть наших продуктов основана на методах, которые я разработал благодаря знаниям, полученным на курсе по глубинному обучению искусственного интеллекта. Используя наш ИИ, мы можем анализировать звуки, издаваемые электрическими компонентами, и предоставлять нашим клиентам оценку, указывающую на серьезность проблемы, вызывающей звук. Наша модель предоставляет нам достаточно аналитической информации, чтобы предложить практические варианты решения проблемы. Например, в данном случае ценной информацией, которую мы можем предоставить благодаря ИИ, является информация о том, нужно ли чистить компонент, ремонтировать его или, например, заменить дефектный элемент.
Насколько изменилась NL-камера после добавления в неё искусственного интеллекта?
Кай Саскела: ИИ играет значительную роль в NL-камере, за последние годы на рынок вышли и другие устройство подобного типа, но ни одно из них не может похвастаться столь развитой нейросетью. Об успехах нашего продукта говорят и экономические показатели, над первоначальной версией продукта работала команда из 5 человек, сейчас у нас трудятся 30 человек, и мы продолжаем расти.
Если вас интересуют какие-либо вопросы по устройству, технологиям или использованию NL-камеры, то можете задать вопросы нам, единственному импорт написав на почту info@gkresurs.ru
Товары по теме
