{"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\/fr\/kuenstliche-intelligenz-versteht-den-klang-gesunder-maschinen\/","title":{"rendered":"L'intelligence artificielle comprend le son des machines en bonne sant\u00e9"},"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=\"Bruits\" 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\">Pompe bleue<\/figcaption><\/figure>\n<p>Qu'il s'agisse de roues de train ou de g\u00e9n\u00e9rateurs dans une centrale \u00e9lectrique, de pompes ou de vannes, tous font du bruit. Pour les oreilles exerc\u00e9es, ces bruits ont m\u00eame une signification : les composants, les machines, les installations ou le mat\u00e9riel roulant \u00e9mettent en effet un son diff\u00e9rent lorsqu'ils fonctionnent parfaitement que lorsqu'ils pr\u00e9sentent un d\u00e9faut ou une erreur.<\/p>\n<p>Les sons qu'ils produisent donnent donc aux professionnels des indications utiles pour savoir si une machine est en bon \u00e9tat - ou en \"bonne sant\u00e9\" - ou si elle aura bient\u00f4t besoin d'un entretien ou d'une r\u00e9paration urgente. Celui qui reconna\u00eet \u00e0 temps qu'une machine sonne mal peut anticiper un d\u00e9faut co\u00fbteux et intervenir avant qu'elle ne tombe en panne. En cons\u00e9quence, la surveillance et l'\u00e9tude des bruits gagnent en importance pour l'exploitation et l'entretien de l'infrastructure technique - d'autant plus que l'enregistrement de sons, de bruits et de signaux acoustiques \u00e0 l'aide de microphones modernes est comparativement peu co\u00fbteux.<\/p>\n<p><iframe loading=\"lazy\" title=\"L&#039;IA peut reconna\u00eetre le son de machines en bonne sant\u00e9. Pouvez-vous faire de m\u00eame ?\" 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>Pour extraire les informations n\u00e9cessaires de ces bruits, des m\u00e9thodes \u00e9prouv\u00e9es de traitement du signal et d'analyse des donn\u00e9es ont \u00e9t\u00e9 mises au point. La transformation en ondelettes en fait partie. Math\u00e9matiquement, les sons et les bruits peuvent \u00eatre repr\u00e9sent\u00e9s par des ondes. Lors de la transformation en ondelettes, une fonction est d\u00e9compos\u00e9e en un ensemble d'ondelettes. Il s'agit d'oscillations en forme de vagues qui sont situ\u00e9es dans le temps. L'id\u00e9e sous-jacente est de d\u00e9terminer la quantit\u00e9 d'ondelettes contenue dans un signal. Bien que ces m\u00e9thodes soient assez efficaces, elles n\u00e9cessitent souvent beaucoup d'exp\u00e9rience et un r\u00e9glage manuel des param\u00e8tres.<\/p>\n<h2>D\u00e9tecter les d\u00e9fauts \u00e0 temps<\/h2>\n<p>Des chercheurs de l'ETH ont maintenant d\u00e9velopp\u00e9 une m\u00e9thode d'apprentissage automatique capable d'apprendre compl\u00e8tement la transformation en ondelettes. Cette nouvelle approche est particuli\u00e8rement adapt\u00e9e aux signaux \u00e0 haute fr\u00e9quence tels que les signaux sonores et vibratoires. Elle permet de reconna\u00eetre automatiquement si une machine a un son \"sain\" ou non.<\/p>\n<p>L'approche d\u00e9velopp\u00e9e par les post-doctorants Gabriel Michau, Ga\u00ebtan Frusque, et Olga Fink, professeur de syst\u00e8mes de maintenance intelligents, et maintenant publi\u00e9e dans la revue PNAS, combine les approches du traitement du signal et de l'apprentissage automatique d'une mani\u00e8re nouvelle. Gr\u00e2ce \u00e0 cette nouvelle approche, un algorithme intelligent, c'est-\u00e0-dire une r\u00e8gle de calcul, peut effectuer automatiquement la surveillance acoustique et l'analyse sonore des machines. En raison de sa similitude avec la transformation en ondelettes, qui a fait ses preuves, les r\u00e9sultats de l'approche d'apprentissage automatique propos\u00e9e peuvent \u00e9galement \u00eatre tr\u00e8s facilement interpr\u00e9t\u00e9s.<\/p>\n<p>L'objectif des chercheurs est de permettre aux sp\u00e9cialistes qui utilisent des machines dans l'industrie d'utiliser dans un avenir proche un outil qui surveille automatiquement les appareils et les avertit \u00e0 temps - sans qu'il soit n\u00e9cessaire de disposer de connaissances pr\u00e9alables particuli\u00e8res - lorsque des bruits remarquables, anormaux ou \"malsains\" apparaissent dans les appareils. La nouvelle m\u00e9thode d'apprentissage automatique peut \u00eatre appliqu\u00e9e non seulement \u00e0 diff\u00e9rents types de machines, mais aussi \u00e0 diff\u00e9rents types de signaux, de bruits ou de vibrations. Par exemple, il reconna\u00eet \u00e9galement des fr\u00e9quences sonores que les humains - comme les signaux \u00e0 haute fr\u00e9quence ou les ultrasons - ne peuvent pas entendre par nature.<\/p>\n<p>Cependant, le processus d'apprentissage n'est pas capable de traiter tous les types de signaux. Les chercheurs l'ont plut\u00f4t con\u00e7u de mani\u00e8re \u00e0 ce qu'il puisse d\u00e9terminer les diff\u00e9rences subtiles entre les diff\u00e9rents bruits et \u00e9tablir des constats sp\u00e9cifiques \u00e0 la machine. Ce n'est pas trivial, car l'algorithme n'a pas d'exemples de signaux d\u00e9fectueux \u00e0 apprendre.<\/p>\n<h2>Focalis\u00e9 sur les bruits \"sains<\/h2>\n<p>En effet, dans les applications industrielles r\u00e9elles, il n'est g\u00e9n\u00e9ralement pas possible de collecter autant d'exemples sonores significatifs de machines d\u00e9fectueuses, car les d\u00e9fauts ne se produisent que rarement. Il n'est donc pas possible d'apprendre \u00e0 l'algorithme comment sonnent les donn\u00e9es sonores des d\u00e9fauts et comment elles se distinguent des bruits sains. Les chercheurs de l'ETH ont donc entra\u00een\u00e9 les algorithmes de mani\u00e8re \u00e0 ce que l'algorithme d'apprentissage automatique apprenne comment une machine sonne normalement lorsqu'elle fonctionne correctement, puis reconnaisse lorsqu'un bruit s'\u00e9carte de la normale.<\/p>\n<p>Pour ce faire, ils ont utilis\u00e9 un grand nombre de donn\u00e9es sonores provenant de pompes, de ventilateurs, de vannes et de glissi\u00e8res et ont choisi une approche d'\"apprentissage non supervis\u00e9\", dans laquelle ce ne sont pas eux qui \"disent\" \u00e0 un algorithme ce qu'il doit apprendre, mais l'ordinateur qui apprend les mod\u00e8les pertinents sans instructions et de mani\u00e8re autonome. De cette mani\u00e8re, Olga Fink et son \u00e9quipe ont permis au processus d'apprentissage de reconna\u00eetre des bruits apparent\u00e9s au sein d'un certain type de machine et, sur cette base, de distinguer certains types d'erreurs.<\/p>\n<p>M\u00eame si les chercheurs avaient dispos\u00e9 d'un ensemble de donn\u00e9es contenant des bruits d'erreurs et qu'ils avaient ainsi \u00e9t\u00e9 en mesure d'entra\u00eener leurs algorithmes avec des \u00e9chantillons sains et d\u00e9fectueux, ils n'auraient jamais pu \u00eatre s\u00fbrs qu'un ensemble de donn\u00e9es ainsi marqu\u00e9 contiendrait effectivement toutes les variantes saines et d\u00e9fectueuses. Leur \u00e9chantillon aurait pu \u00eatre incomplet et leur processus d'apprentissage aurait pu ne pas reconna\u00eetre certains bruits d'erreur importants. En outre, le m\u00eame type de machine peut produire des bruits tr\u00e8s diff\u00e9rents selon l'intensit\u00e9 d'utilisation ou le climat du site, de sorte que m\u00eame des d\u00e9fauts techniquement presque identiques peuvent avoir des sons tr\u00e8s diff\u00e9rents selon la machine.<\/p>\n<h2>Apprendre les chants d'oiseaux<\/h2>\n<p>L'algorithme ne s'applique pas uniquement aux bruits des machines. Les chercheurs ont \u00e9galement test\u00e9 leurs algorithmes pour distinguer diff\u00e9rents chants d'oiseaux. Pour ce faire, ils ont utilis\u00e9 des enregistrements d'amateurs d'oiseaux. Les algorithmes ont d\u00fb apprendre \u00e0 distinguer diff\u00e9rents chants d'oiseaux d'une esp\u00e8ce donn\u00e9e - et ce, de mani\u00e8re \u00e0 ce que le type de microphone utilis\u00e9 ne joue aucun r\u00f4le : \"L'apprentissage automatique doit reconna\u00eetre les chants d'oiseaux et non \u00e9valuer la technique d'enregistrement\", explique Gabriel Michau.<\/p>\n<p>Cet effet d'apprentissage est \u00e9galement important pour l'infrastructure technique : m\u00eame pour les machines, les algorithmes doivent exclure les simples bruits de fond ainsi que les influences de la technique d'enregistrement afin de saisir les bruits pertinents. Pour une application dans l'industrie, il est important que l'apprentissage automatique puisse reconna\u00eetre les diff\u00e9rences subtiles entre les bruits. Pour qu'il soit utile et digne de confiance pour les professionnels dans la pratique, il ne doit ni sonner l'alarme trop souvent, ni ne pas entendre les bruits pertinents.<\/p>\n<p>\"Gr\u00e2ce \u00e0 nos recherches, nous avons pu d\u00e9montrer que notre approche de l'apprentissage automatique d\u00e9tecte les anomalies parmi les sons et qu'elle est suffisamment flexible pour \u00eatre appliqu\u00e9e \u00e0 diff\u00e9rents signaux et \u00e0 diff\u00e9rentes t\u00e2ches\", conclut Olga Fink. Une caract\u00e9ristique importante de sa m\u00e9thode d'apprentissage est qu'elle est \u00e9galement capable de surveiller l'\u00e9volution des sons, ce qui lui permet d'identifier des indices d'\u00e9ventuelles erreurs \u00e0 partir de la mani\u00e8re dont les sons \u00e9voluent au fil du temps. Cela ouvre plusieurs possibilit\u00e9s d'application int\u00e9ressantes.<\/p>\n<p><em>Source : ETH-News<\/em><\/p>","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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