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Il meccanico? E’ un’app che ascolta il suono dell’auto

Come un provetto meccanico un’app smartphone capisce difetti e problemi di un’automobile dal suo rumore e dalle sue vibrazioni.

E’ l’ultima innovazione a cui stanno lavorando gli ingegneri del Massachusetts Institute of Technology (MIT) che hanno pubblicato un documento sulla rivista Engineering Applications of Artificial Intelligence per descrivere la loro attività di ricerca.



L’applicazione del MIT funziona grazie a microfono e accelerometro di un cellulare che diventano strumenti in grado di collezionare dati audio dalla vettura per poter diagnosticare eventuali problematiche prima che diventino guasti seri.

Immaginate di salire su un’auto e di accorgervi tramite lo smartphone che i pneumatici anteriori sono troppo sgonfi, il filtro dell’aria deve essere sostituito e le candele del motore devono essere cambiate.

Con auto sempre più connesse e computerizzate, dotate di porte di diagnostica a bordo e tecnologia di manutenzione preventiva, la ricerca del MIT punta a una soluzione basata sullo strumento mobile.

Per avvertire il proprietario in modo tempestivo e con risparmi sulle spese evitate calcolati  intorno ai 125 dollari all’anno per un’automobile e 600 dollari per un camion.

L’accuratezza del monitoraggio, in base ai test effettuati su vari modelli di vetture come Mazda 2 e Honda Civic, risulta superiore al 90 per cento.

Secondo Joshua Siegel, uno degli autori della ricerca, l’applicazione segnala in modo molto efficace il momento giusto per il cambio del filtro dell’aria. Che viene inibito nella sua performance dall’accumulo di polveri oppure ostruito da foglie con conseguente produzione di un rumore particolare catturato dal microfono del cellulare.

Ma la diagnosi mediante suono funziona anche per rilevare difficoltà di accensione e necessità di messa a punto del motore.

L’applicazione del MIT comprende anche algoritmi di intelligenza artificiale per la valutazione del sonoro registrato. Più dati vengono rilevati più il sistema migliora.

I ricercatori contano di realizzare entro sei mesi un prototipo dell’app arricchita con una serie di strumenti diagnostici da testare sul campo per poi lanciare sul mercato la versione definitiva entro un anno, commercializzata dalla startup Data Driven, fondata da Joshua Siegel.

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