מגמה 2: AI משפרת את ניטור הציוד המכני והחשמלי
במסגרות תעשייתיות רבות, שיטה נפוצה לזיהוי תקלות מכניות היא להקשיב לצלילים שהם משמיעים. מפקח חשמל מנוסה, למשל, יכול 'לשמוע' צלילים חריגים המגיעים משנאי. רק על ידי האזנה לצליל, הם יכולים לקבוע אם הוא פועל עם עומס יתר או חווה מגע פנימי לקוי.
עם זאת, ישנם חסרונות ברורים לזיהוי ע"י אוזניים אנושיות. ראשית, ברור שבני אדם לא יכולים להתמקד באיתור תקלות 24/7. יתרה מכך, נוכחות – או היעדר – של ניסיון יכולה להשפיע רבות על הצלחת זיהוי התקלות. בנוסף, האוזן האנושית מתקשה ללכוד צלילים קצרים ופתאומיים לצורך ניתוח מפורט; זה דורש האזנה לצלילים במשך תקופה ארוכה יותר כדי לאתר בעיה.
מערכות אלגוריתמים המצוידות בבינה מלאכותית, לעומת זאת, יכולות להתגבר בקלות על כל האתגרים הללו. ניתוח אודיו מונע בינה מלאכותית מאפשר לנטר צלילים בזמן אמת אשר, בתורו, יכולים לשמש כדי לקבוע את מצב הציוד ולזהות צלילים חריגים. זה מאפשר ליצור פתרונות אוטומטיים לבדיקת איכות. זיהוי שמע בינה מלאכותית יכול גם לזהות סיכונים פוטנציאליים במגזר החשמל, כגון חריגות בתחנות משנה וניטור רשת החשמל.