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Data Driven, l’app che “ascolta” l’auto e scopre se ci sono problemi

Presto attraverso lo smartphone sarà possibile individuare i piccoli problemi che spesso attanagliano le nostre auto, semplicemente dall’ascolto dei suoni che emette l’auto. Tutto questo grazie ad un’app chiamata Data Driven.
A cura di Francesco Russo
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Se è vero che lo smartphone fa sempre più parte della nostra vita, sempre più connessa, quasi fosse una estensione della nostra esistenza, è vero anche che presto attraverso lo stesso dispositivo sarà possibile individuare i piccoli problemi che spesso attanagliano le nostre auto. Semplicemente dall'ascolto dei suoni che emette l'auto, grazie ad un'app, chiamata Data Driven, che entro un paio di anni potrebbe essere realizzata e distribuita. L'app è stata realizzata da un team del MIT (Massachusetts Institute of Technology) di Boston insieme ad un gruppo di startupper ed è in grado, grazie al microfono del telefono e ad un accelerometro, di raccogliere i vari rumori che l'auto può emettere da ferma o in movimento sentendo l'abitacolo o il vano motore aperto.

Entro un paio di anni, grazie all'app Data Driven, sarà possibile sapere se è il momento di sostituire un filtro dell'aria, se è il caso di rivedere l'equilibratura delle gomme, sarà possibile quindi intervenire sui problemi dell'auto quando è il momento. I ricercatori del MIT e il gruppo degli startupper che ha collaborato sostengono che intervenire tempestivamente sui problemi dell'auto significa anche risparmiare denaro per la riparazione.

Joshua Siegel, uno dei ricercatori del MIT che ha preso parte alla progettazione di Data Driven, autore dell'articolo apparso su "Engineering Applications of Artificial Intelligence" di novembre, spiega che la sensibilità dell'app è così forte che per rilevare eventuali problemi dal suono non sarebbe necessaria una connessione molto forte. L'app per rilevare al meglio i suoni emessi dall'auto sfrutta il Gps telefono per rilevare la velocità dell'auto. Se l'auto vibra sarà quindi possibile individuare, ad esempio, un problema legato alle gomme. Lo stesso gruppo di ricercatori sta lavorando anche ad altri algoritmi per sapere quando è il momento di cambiare l'olio dell'auto.

Attraverso quindi algoritmi di machine learning (per l'apprendimento automatizzato) l'app è in grado di individuare problemi di bilanciamento. Siegel racconta che in fase di test l'app si è rivelata più precisa di un gruppo di tecnici esperti.

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