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AI聆听机器预防故障（+视频）
驾驶汽车直至其在路上抛锚并不是学习何时需要维护的最佳方法。但预防性或例行维护检查常常会遗漏许多可能出现的问题。
来源:Robogeek新闻频道（关于机器人技术的俄罗斯与世界新闻）驾驶汽车直至其在路上抛锚并不是了解何时需要维护的最佳方法。但预防性或例行维护检查常常会遗漏许多可能出现的问题。
现在，一家以色列初创公司决定使用人工智能来识别汽车可能发生故障的早期迹象。
为了了解有问题的机器的噪音模式并提前预测可能的故障，Kefar Saveh 的一家初创公司推出了 3DSignals 服务，该服务使用了一种称为深度学习的人工智能技术。 3DSignals 已经开始与欧洲领先的汽车制造商就使用深度学习来识别汽车在工厂装配线上和进一步运营过程中可能出现的问题的可能性进行谈判。该初创公司甚至向打算在未来使用自动驾驶汽车的公司提供服务。
一般来说，深度学习是指称为人工神经网络的软件算法。这些神经网络可以通过多层人工神经元过滤相关数据来学习更好地解决特定问题。许多公司，例如谷歌和 Facebook，使用深度学习来创建人工智能系统，可以从数百万张在线图像中快速找到一张脸，或者每天进行数百万个中英翻译。
3DSignals 的第一批客户是使用锯木厂圆锯或发电厂水轮机等机器的工业公司。这些公司已成为 3DSignals 的一级客户，该公司不使用深度学习。该服务的第一级使用基本物理原理对特定机器零件（例如圆锯）进行建模，以预测某些零件何时开始磨损。