{"id":13692,"date":"2022-03-01T08:56:09","date_gmt":"2022-03-01T07:56:09","guid":{"rendered":"https:\/\/news.save.ch\/?p=13692"},"modified":"2023-08-08T12:52:00","modified_gmt":"2023-08-08T10:52:00","slug":"kuenstliche-intelligenz-versteht-den-klang-gesunder-maschinen","status":null,"type":"post","link":"https:\/\/news.save.ch\/de\/kuenstliche-intelligenz-versteht-den-klang-gesunder-maschinen\/","title":{"rendered":"K\u00fcnstliche Intelligenz versteht den Klang gesunder Maschinen"},"content":{"rendered":"<figure id=\"attachment_13693\" aria-describedby=\"caption-attachment-13693\" style=\"width: 1000px\" class=\"wp-caption alignnone\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"size-full wp-image-13693\" src=\"https:\/\/news.save.ch\/wp-content\/uploads\/2022\/03\/Depositphotos_59744321_S.jpg\" alt=\"Ger\u00e4usche\" width=\"1000\" height=\"667\" srcset=\"https:\/\/news.save.ch\/wp-content\/uploads\/2022\/03\/Depositphotos_59744321_S.jpg 1000w, https:\/\/news.save.ch\/wp-content\/uploads\/2022\/03\/Depositphotos_59744321_S-375x250.jpg 375w\" sizes=\"auto, (max-width: 1000px) 100vw, 1000px\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-13693\" class=\"wp-caption-text\">Blue pump<\/figcaption><\/figure>\n<p>Ob Eisenbahnr\u00e4der oder Generatoren in einem Kraftwerk, ob Pumpen oder Ventile \u2013 sie alle machen Ger\u00e4usche. F\u00fcr ge\u00fcbte Ohren haben diese Ger\u00e4usche sogar eine Bedeutung: Bauteile, Maschinen, Anlagen oder Rollmaterial klingen n\u00e4mlich anders, wenn sie einwandfrei funktionieren, als wenn sie einen Mangel oder Fehler haben.<\/p>\n<p>Die Ger\u00e4usche, die sie erzeugen, geben den Fachleuten somit n\u00fctzliche Hinweise, ob sich eine Maschine sich in einem gutem \u2013 oder \u00abgesunden\u00bb \u2013 Zustand befindet, oder ob sie schon bald eine Wartung ben\u00f6tigt oder dringend zu reparieren ist. Wer rechtzeitig erkennt, dass eine Maschine fehlerhaft t\u00f6nt, kann einem kostspieligen Defekt zuvorkommen und eingreifen, bevor sie kaputtgeht. Folgerichtig gewinnen die \u00dcberwachung und Untersuchung von Ger\u00e4uschen an Bedeutung f\u00fcr den Betrieb und die Instandhaltung technischer Infrastruktur \u2013 zumal das Aufnehmen von T\u00f6nen, Ger\u00e4uschen und akustischen Signalen mit modernen Mikrophonen vergleichsweise kosteng\u00fcnstig ist.<\/p>\n<p><iframe loading=\"lazy\" title=\"KI kann das Ger\u00e4usch gesunder Maschinen erkennen. K\u00f6nnen Sie das auch?\" width=\"768\" height=\"432\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/RT7wdG0YD0c?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" allowfullscreen><\/iframe><\/p>\n<p>Um die ben\u00f6tigte Information aus solchen Ger\u00e4uschen herauszuziehen, haben sich bew\u00e4hrte Methoden der Signalverarbeitung und Datenanalyse etabliert. Zu ihnen z\u00e4hlt die sog. Wavelet-\u200bTransformation. Mathematisch lassen sich T\u00f6ne, Kl\u00e4nge, Ger\u00e4usche als Wellen darstellen. Bei der Wavelet-\u200bTransformation wird eine Funktion in eine Menge von Wavelets zerlegt. Das sind wellenartige Schwingungen, die zeitlich verortet sind. Die zugrundeliegende Idee dabei ist es, zu bestimmen, wie viel von einem Wavelet in einem Signal enthalten ist. Obwohl solche Verfahren recht erfolgreich sind, erfordern sie oft viel Erfahrung und eine manuelle Einstellung der Parameter.<\/p>\n<h2>Defekte fr\u00fchzeitig erkennen<\/h2>\n<p>Nun haben ETH-\u200bForschende ein maschinelles Lernverfahren entwickelt, das die Wavelet-\u200bTransformation vollst\u00e4ndig lernen kann. Der neue Ansatz eignet sich besonders f\u00fcr hochfrequente Signale wie Schall-\u200b und Vibrationssignale. Er macht es m\u00f6glich, automatisch zu erkennen, ob eine Maschine \u00abgesund\u00bb klingt oder nicht.<\/p>\n<p>Der Ansatz, den die Postdoktoranden Gabriel Michau, Ga\u00ebtan Frusque, und Olga Fink, Professorin f\u00fcr Intelligente Instandhaltungssysteme, entwickelt und nun in der Zeitschrift PNAS ver\u00f6ffentlicht haben, verbindet Ans\u00e4tze der Signalverarbeitung und des maschinellen Lernens auf eine neue Art und Weise. Mit dem neuen Ansatz kann ein intelligenter Algorithmus, also eine Rechenregel, die akustische \u00dcberwachung und Klanganalyse von Maschinen automatisch durchf\u00fchren. Aufgrund seiner \u00c4hnlichkeit zur bew\u00e4hrten Wavelet-\u200bTransformation lassen sich die Ergebnisse des vorgeschlagenen maschinellen Lernansatzes auch sehr gut interpretieren.<\/p>\n<p>Das Ziel der Forschenden ist es, dass Fachpersonen, die in der Industrie Maschinen betreiben schon in naher Zukunft ein Tool nutzen k\u00f6nnen, das die Apparaturen automatisch \u00fcberwacht und sie \u2013 ohne dass spezielle Vorkenntnisse erforderlich w\u00e4ren \u2013 rechtzeitig warnt, wenn in den Ger\u00e4ten auff\u00e4llige, abnormale oder \u00abungesunde\u00bb Ger\u00e4usche auftreten. Das neue maschinelle Lernverfahren l\u00e4sst sich nicht nur auf unterschiedliche Maschinentypen anwenden, sondern auch auf verschiedene Arten von Signalen, Ger\u00e4uschen oder Vibrationen. Zum Beispiel erkennt es auch Schallfrequenzen, die Menschen \u2013 wie Hochfrequenz-\u200bSignale oder Ultraschall \u2013 von Natur aus nicht h\u00f6ren k\u00f6nnen.<\/p>\n<p>Das Lernverfahren schl\u00e4gt jedoch nicht alle Arten von Signalen \u00fcber eine Leiste. Vielmehr haben es die Forschenden so entworfen, dass es die feinen Unterschiede der verschiedenen Ger\u00e4usche feststellen und maschinenspezifische Befunde erstellen kann. Das ist nicht trivial, da der Algorithmus keine Beispiele von defekten Signalen zum Lernen hat.<\/p>\n<h2>Auf \u00abgesunde\u00bb Ger\u00e4usche fokussiert<\/h2>\n<p>In realen industriellen Anwendungen lassen sich meist n\u00e4mlich gar nicht so viele aussagekr\u00e4ftige Ger\u00e4uschbeispiele von defekten Maschinen sammeln, da Defekte nur selten auftreten. Daher ist es auch nicht gut m\u00f6glich, dem Algorithmus beizubringen, wie die Ger\u00e4uschdaten von Fehlern klingen und wie sie sich von den gesunden Ger\u00e4uschen unterscheiden. Die ETH-\u200bForschenden trainierten die Algorithmen deshalb so, dass der maschinelle Lernalgorithmus lernte, wie eine Maschine normalerweise klingt, wenn sie einwandfrei l\u00e4uft, und dann erkennt, wenn ein Ger\u00e4usch vom Normalfall abweicht.<\/p>\n<p>Dabei verwendeten sie eine Vielzahl von Ger\u00e4uschdaten von Pumpen, Ventilatoren, Ventilen und Gleitschienen und w\u00e4hlten einen Ansatz des \u00abun\u00fcberwachten Lernens\u00bb, bei dem nicht sie einem Algorithmus \u00absagten\u00bb, was er lernen soll, sondern der Computer lernte ohne Anleitung und selbstst\u00e4ndig die relevanten Muster. Auf diese Weise bef\u00e4higten Olga Fink und ihr Team das Lernverfahren, verwandte Ger\u00e4usche innerhalb eines bestimmten Maschinentyps zu erkennen und auf dieser Grundlage zwischen bestimmten Fehlertypen zu unterscheiden.<\/p>\n<p>Selbst wenn den Forschenden ein Datensatz mit Ger\u00e4uschdaten von Fehlern zur Verf\u00fcgung gestanden h\u00e4tte, und sie dadurch in der Lage gewesen w\u00e4ren, ihre Algorithmen sowohl mit gesunden als auch mit defekten Bespielen zu trainieren, h\u00e4tten sie nie sicher sein k\u00f6nnen, dass eine solcherlei gekennzeichnete Datensammlung tats\u00e4chlich alle gesunden und fehlerhaften Varianten enthielte. Ihr Sample w\u00e4re wom\u00f6glich unvollst\u00e4ndig gewesen und ihr Lernverfahren h\u00e4tte je nachdem wichtige Fehlerger\u00e4usche nicht erkannt. Zudem kann derselbe Maschinentyp \u2013 je nach Nutzungsintensit\u00e4t oder Standortklima \u2013 sehr verschiedene Ger\u00e4usche erzeugen, sodass mitunter selbst technisch fast identische Defekte je nach Maschine sehr unterschiedlich klingen.<\/p>\n<h2>Lernen von Vogelstimmen<\/h2>\n<p>Der Algorithmus l\u00e4sst sich beileibe nicht nur auf die Ger\u00e4usche von Maschinen anwenden. Die Forschenden testeten ihre Algorithmen auch zur Unterscheidung zwischen verschiedenen Vogelstimmen. Dabei verwendeten sie Aufnahmen von Vogelliebhabern. Die Algorithmen mussten lernen, verschiedene Vogelstimmen einer bestimmten Vogelart zu unterscheiden \u2013 und zwar so, dass die Art des verwendeten Mikrophones keine Rolle spielte: \u00abDas maschinelle Lernen soll die Vogelstimmen erkennen, nicht die Aufnahmetechnik bewerten\u00bb, sagt Gabriel Michau.<\/p>\n<p>Dieser Lerneffekt ist auch bei technischer Infrastruktur wichtig: Auch bei den Maschinen m\u00fcssen die Algorithmen die blossen Hintergrundger\u00e4usche und sowie die Einfl\u00fcsse der Aufnahmetechnik ausschliessen, um die relevanten Ger\u00e4usche zu erfassen. F\u00fcr eine Anwendung in der Industrie, ist es wichtig, dass das maschinelle Lernen die feinen Unterschiede zwischen den Ger\u00e4uschen erkennen kann. Damit es f\u00fcr die Fachpersonen in der Praxis n\u00fctzlich und vertrauensw\u00fcrdig ist, darf es weder zu oft Alarm schlagen noch relevante Ger\u00e4usche \u00fcberh\u00f6ren.<\/p>\n<p>\u00abMit unserer Forschung konnten wir aufzeigen, dass unser Ansatz des maschinellen Lernens die Anomalien unter den Ger\u00e4uschen erkennt, und dass er so flexibel ist, dass man ihn f\u00fcr verschiedene\u00a0 Signale und verschiedene Aufgaben anwenden kann\u00bb, schliesst Olga Fink. Ein wichtiges Merkmal ihrer Lernmethode ist, dass sie auch in der Lage ist, die Entwicklung der Kl\u00e4nge zu \u00fcberwachen, so dass sie aus der Art und Weise, wie sich die Kl\u00e4nge im Laufe der Zeit entwickeln, Hinweise auf m\u00f6gliche Fehler erkennen kann. Dies er\u00f6ffnet mehrere interessante Anwendungsm\u00f6glichkeiten.<\/p>\n<p><em>Quelle: ETH-News<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Ob Eisenbahnr\u00e4der oder Generatoren in einem Kraftwerk, ob Pumpen oder Ventile \u2013 sie alle machen Ger\u00e4usche. F\u00fcr ge\u00fcbte Ohren haben diese Ger\u00e4usche sogar eine Bedeutung: Bauteile, Maschinen, Anlagen oder Rollmaterial klingen n\u00e4mlich anders, wenn sie einwandfrei funktionieren, als wenn sie einen Mangel oder Fehler haben. 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