Twee Belgische spelers, Televic en NannyML, ontdekken samen dat de algoritmes voor AI monitoring uitstekend van pas komen om de werking van sensoren in te schatten.
Over het Leuvense NannyML schreven we afgelopen zomer nog dat het bedrijf tools ontwikkelt om systemen met machine learning performant te houden. Maar het bedrijf ontdekte dat het die technologie ook elders kan inzetten, onder meer om de werking van sensoren in extreme omstandigheden te evalueren.
Televic zet zo’n sensoren in via haar afdeling rond communicatie voor het treinverkeer. Die sensoren zitten op verschillende plaatsen, met soms zeer hoge of lage temperaturen. Dat maakt dat ze gevoelig zijn voor problemen. NannyML moet er bij helpen inschatten of het dan gaat om een defecte sensor, of een ernstiger probleem.
Partnerschap
‘Zulke sensoren zitten overal. Ze zijn op, onder en boven treinen ingewerkt en werken vaak in heel extreme omstandigheden. Maar wanneer ze niet correct werken, sturen ze nog altijd data uit. Dan vraag je je af of er bijvoorbeeld een probleem is met oververhitting, of dat de sensor defect is,’ legt Edward Boute van NannyML uit. Hij kwam deze zomer aan boord bij NannyML om het bedrijf mee op te schalen.
‘Het probleem dat we hier oplossen is heel gelijkaardig als wat we rond AI doen: het algoritme is zelflerend en leert hoe een systeem zich normaal zou gedragen om vervolgens anomalieën te ontdekken. Dat kan je perfect toepassen op sensoren.’
Dat leidt nu tot een strategisch partnerschap met Televic, waarbij de technologie van NannyML wordt ingebed in de oplossing van Televic. Dat moet ervoor zorgen dat dergelijke systemen betrouwbaarder en veiliger worden. Dat moet op zijn beurt onnodig onderhoud verminderen met dertig procent, maar het moet ook helpen om echte incidenten snel te identificeren en de sensoren zelf langer te kunnen gebruiken door betere monitoring.
Fout opgemerkt of meer nieuws? Meld het hier