美国陆军将使用机器学习软件预测布拉德利作战车辆部件故障隐患

[Defense Systems 2018 年 7 月 2 日报道] 美国陆军将使用机器学习软件来预测布拉德利战车的部件何时需要维护。

获得国防创新实验单位 (DIUx) 的奖励后,美国陆军将与 Uptake 合作,Uptake 是一家负责为工业领域客户提供人工智能解决方案的公司,以预测各种组件的故障、减少计划外维护的频率、改进维护操作的效率。

“布拉德利战车已经在其系统的主要组件上安装了传感器,因此我们所要做的就是获取布拉德利战车生成的数据,并将其与我们的软件相结合理想学印宝故障代码,以预测潜在的故障。” 吸收发言人马修

莱纳说。

图片[1]-美国陆军将使用机器学习软件预测布拉德利作战车辆部件故障隐患-老王博客

该公司的软件都没有加载到军用车辆上。来自传感器的数据直接上传到云端,Uptake 的软件可以在云端分析正常运行模式并预测潜在故障。

Lehner 说,该公司还将利用其服务的其他行业来收集数十亿小时的运营数据。“我们有关于布拉德利战斗车辆 2.3 亿小时柴油发动机的数据,”他说。

Uptake 的界面可以监控战车。一旦发现故障,系统会迅速列出故障代码并进行描述,判断其严重程度(低、中、重)理想学印宝故障代码,以及故障的第一次和最后一次出现。失败的时间。

该接口与行业标准基本一致,但机器学习模型需要经过相应的更改和验证期才能完全部署。

2016 年,美国陆军物资司令部的后勤保障局与 IBM 展开了类似的合作,使用 IBM 的 Watson 人工智能平台来帮助预测 Stryker 的维护问题。(工信部第一电子研究所李洁民)

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