Wir haben hier auf dem Blog das Unternehmen Bosch immer wieder auf dem Schirm als eines der umtriebigsten im ganzen Tech-Zirkus, auch jenseits der Automobilzulieferersparte. Es dürfte euch daher nicht verwundern, dass auch Machine Learning und künstliche Intelligenz ganz oben auf der Agenda der Stuttgarter steht.
Das bestätigt man heute mit einer Information über ein Sensoren-System namens „SoundSee“, welches auf Machine Learning setzt und zur Audioanalytik genutzt werden kann. Was heißt das? Ganz simpel gesagt, hört das System, das in Partnerschaft mit Astrobotic Technology Inc. entwickelt wurde, dank seiner Mikrofone ganz haargenau zu, welche Geräusche beispielsweise Motoren und Pumpen von sich geben. Diese Daten werden gesammelt und analysiert und bestenfalls kann diese Technik dann allein dadurch erkennen, wenn irgendwelche Elemente nicht ganz einwandfrei arbeiten.
Im konkreten Fall geht es jetzt darum, diese Technologie auf die Internationale Raumstation zu bringen und zwar schon im nächsten Jahr. Diese Tiefenaudioanalytik des selbstlernenden Systems soll dann die Audio-Daten der ISS aufnehmen, die Analysen finden dann im Kontrollzentrum auf der Erde statt und sollen auf der ISS dann einen einwandfreieren Ablauf gewährleisten. Im O-Ton hört sich das wie folgt an, wenn der SoundSee-Projektleiter Dr. Samarjit Das über das Projekt spricht:
Maschinen wie zum Beispiel Motoren und Pumpen machen charakteristische Geräusche. Der SoundSee-Algorithmus verwendet maschinelles Lernen, um solche feinen akustischen Spuren zu analysieren und zu bestimmen, ob eine Maschine oder auch nur einzelne Komponenten repariert oder ersetzt werden müssen. Dr. Samarjit Das, Grundlagenforscher und SoundSee-Projektleiter bei Bosch in Pittsburgh
Als Träger für das SoundSee-System dient dabei der sogenannte „Astrobee“, ein von der NASA entwickelter autonomer Mini-Roboter, der frei durch die ISS schweben kann. Mit den Erfahrungen und Informationen hat man nach eigenen Angaben die operativen Abläufe besser planen können und sich auf die besonderen Herausforderungen des Transports einer Hardware-Nutzlast zur ISS deutlich besser einstellen können. .Selbstverständlich ist SoundSee natürlich nicht auf die ISS limitiert. Das bedeutet, dass sich gerade in der Raumfahrt zahlreiche Szenarien anbieten, in denen dieses SoundSee-Sensor-System von Nutzen sein kann – auch, oder gerade in der bemannten Raumfahrt, wenn es wieder einmal Richtung Mond geht oder Richtung Mars.
Auch auf der Erde ist diese Technologie selbstverständlich Gold wert, gerade im Vorlauf und beim Testen anstehender Weltraum-Missionen. Kein Wunder also, dass sich mit Dr. Colin Foale auch ein ehemaliger ISS-Kommandant sehr begeistert äußert:
Der Einsatz von maschinellem Lernen im All ist ein wirklich bahnbrechender Gedanke. Er wird nicht nur dazu beitragen, dass sich Probleme auf der ISS besser lösen lassen, sondern auch und besonders der Industrie auf der Erde zugutekommen. Dr. Colin Foale, ehemaliger ISS-Kommandant
