"Endüstri 4.0 için yapay zeka ile mikroelektronik tabanlı, evrensel sensör arayüzü" (AI-MUSIC 4.0) araştırma projesinde, proje ortakları, yapay zeka ile akustik sensör verilerini işlemek için yenilikçi yaklaşımlar geliştiriyor. Diğer şeylerin yanı sıra, sensörler sızıntıları "duyabilir" ve titreşimleri yapıdan kaynaklanan gürültü olarak algılayabilir. Bu şekilde, makinenin durumunu değerlendirmek için önemli veriler sağlayabilirler.
Toplanan sensör verileri, sinyal ön işleme ve AI kullanılarak doğrudan yenilikçi çiplerde değerlendirilecektir. Bu şekilde, her sensör birimi, bileşenin durumu hakkında yoğunlaştırılmış bilgileri bir kontrolöre veya bir ağ geçidine gönderebilir: Örneğin, yalnızca bir sızıntı olup olmadığına dair bir mesaj aldılar. Bu, bant genişliğinden tasarruf sağlayacak ve sağlıklı izlemeyi hızlandıracaktır. Böylece zeka, bileşenler yönünde daha da ilerleyecektir.
Eylem önerileri, örneğin süreç kalitesi artık korunmuyorsa ve sistemin durdurulması gerekiyorsa, analiz edilen verilerden türetilebilir. Bu, yeni nesil akıllı, otonom üretim sistemleri yaratabilir.
Festo, araştırma projesinde kullanıcı rolüne sahiptir. Çeşitli test kurulumları ve entegre sensörler ile AI'yı sızıntı tespiti için eğitmekte gereken verileri topluyoruz.