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 всё вылилось в интеллектуальную систему способную 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.
Вы являетесь генеральным директором 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 или 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 аудиосигналов, которое действительно хорошо работало для определенных типов вещей. 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, например, 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 остальные. 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, например, анализировать звуки, издаваемые электрическими компонентами, и показывать нашим клиентам оценку, указывающую на серьезность проблемы, вызывающей звук. Наш ИИ 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
