الگوریتمهای یادگیری ماشین و شبکههای عصبی مصنوعی میتوانند دادههای پیچیده حسگرها مانند ارتعاشات، دما، فشار و الگوهای مصرف سوخت را تفسیر کنند و ارتباط میان علائم ظاهری و نقصهای پنهان را تشخیص دهند. این توانایی موجب میشود تا در بسیاری از موارد، زمان لازم برای تشخیص علل اصلی خطاها بهطور چشمگیری کاهش یابد و خطاهای گرانقیمت ناشی از حدس و آزمون حذف شوند.
به علاوه این سیستمها از طریق بهکارگیری الگوریتمهای یادگیری عمیق میتوانند بهمرور تجربه جمعآوری کنند و با هر خودرو و هر نوع نقص، دقت خود را بیشتر کنند. این قابلیت باعث میشود سیستمهای تشخیص مبتنی بر هوش مصنوعی نهتنها ابزار کمکی باشند، بلکه بهعنوان یک کارشناس هوشمند در مراکز تعمیر و نگهداری عمل کنند.
نگهداری پیشبینانه
یکی از مهمترین دستاوردهای هوش مصنوعی در خودروهای مدرن، مفهوم نگهداری پیشبینانه است. برخلاف روشهای سنتی که بر اساس زمانبندی دورهای یا کارکرد مشخص برنامهریزی میشوند، روش پیشبینانه با تحلیل دادههای زمان واقعی و تاریخی، پیشبینی میکند که کدام قطعات، چه زمانی احتمال خرابی بالاتری دارند.
این روش به کمک حسگرهای متعدد در سراسر خودرو (مانند حسگرهای حرارتی، صوتی، فشار و دیگر سنسورها) و الگوریتمهای یادگیری ماشین انجام میشود. بهعنوان مثال، الگوریتمها میتوانند با تحلیل تغییرات کوچک در الگوی ارتعاشات موتور یا سطح حرارت، نشانههای اولیه فرسودگی یا نقص را شناسایی کنند و به راننده یا مرکز خدمات اطلاع دهند تا از خرابیهای جدی و هزینهبردار جلوگیری شود.
