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Un stéthoscope pour les voitures
Léon Edler
Imaginez sauter dans une voiture de covoiturage, jeter un coup d'œil à votre smartphone et dire au conducteur que le pneu avant gauche de la voiture a besoin d'air, que son filtre à air doit être remplacé la semaine prochaine et que son moteur a besoin de deux nouvelles bougies d'allumage.
D'ici un an ou deux, les gens pourront peut-être obtenir ce genre d'informations de diagnostic en quelques minutes seulement, dans leur propre voiture ou dans n'importe quelle voiture dans laquelle ils se trouvent. Ils n'auraient pas besoin de savoir quoi que ce soit sur l'historique de la voiture ou s'y connecter de quelque manière que ce soit ; les informations seraient dérivées de l'analyse des sons et des vibrations de la voiture, tels que mesurés par le microphone et les accéléromètres d'un téléphone.
La technologie a commencé par la thèse de doctorat du scientifique du MIT Joshua Siegel, PhD '16, qui a travaillé avec le professeur de génie mécanique Sanjay Sarma. Une application pour smartphone combinant les différents systèmes de diagnostic développés par l'équipe pourrait permettre au conducteur moyen d'économiser 125 $ par an et d'améliorer légèrement la consommation d'essence globale, explique Siegel.
Avec les smartphones d'aujourd'hui, explique Siegel, la sensibilité est si élevée que vous pouvez faire un bon travail [de détection des signaux pertinents] sans avoir besoin d'une connexion spéciale.
L'idée de base est de fournir des informations de diagnostic qui peuvent avertir le conducteur des problèmes à venir ou de l'entretien de routine nécessaire, avant que ces conditions n'entraînent des pannes ou des éruptions. Par exemple, les bruits d'un moteur peuvent à eux seuls indiquer à quel point le filtre à air est encrassé et quand le changer. Nous écoutons la respiration de la voiture et nous écoutons quand elle commence à ronfler, dit Siegel. Lorsqu'il commence à se boucher, il émet un sifflement lorsque l'air est aspiré. En l'écoutant, vous ne pouvez pas le différencier des autres bruits de moteur, mais votre téléphone le peut.
De nombreux diagnostics sont dérivés en utilisant l'apprentissage automatique pour comparer de nombreux enregistrements de sons et de vibrations de voitures bien réglées avec des enregistrements similaires de voitures qui ont un problème spécifique. Les systèmes peuvent alors extraire même des différences très subtiles. Par exemple, les algorithmes conçus pour détecter les problèmes d'équilibrage des roues y sont parvenus avec plus de succès que les conducteurs experts d'un grand constructeur automobile, explique Siegel.
Un prototype d'application pour smartphone intégrant tous ces outils de diagnostic est en cours de développement et devrait être prêt à être testé sur le terrain dans environ six mois, déclare Siegel. Il a fondé une startup appelée Data Driven pour le commercialiser.