Phần mềm mà Audi đã phát triển nhận dạng và đánh dấu các vết nứt nhỏ nhất trong các bộ phận kim loại tấm một cách tự động, đáng tin cậy và chỉ trong vài giây. Với dự án này, Audi đang thúc đẩy việc sử dụng trí thông minh nhân tạo tại công ty và cách mạng hóa quy trình thử nghiệm trong sản xuất.
Do thiết kế ngày càng tinh vi của dòng xe và các tiêu chuẩn chất lượng cao tại Audi, công ty kiểm tra tất cả các thành phần trực tiếp sau khi sản xuất tại nhà máy. Ngoài việc kiểm tra trực quan của nhân viên, một số máy ảnh nhỏ được cài đặt trực tiếp trên máy ép. Họ đánh giá các hình ảnh được chụp với sự trợ giúp của phần mềm nhận dạng hình ảnh. Quá trình này sẽ sớm được thay thế bằng công nghệ học máy. Phần mềm dựa trên mạng nơron nhân tạo (artificial neural network) phức tạp hoạt động trên nền tảng của quy trình đổi mới này. Phần mềm phát hiện các vết nứt nhỏ nhất trong tấm kim loại với độ chính xác tối đa và đánh dấu vị trí một cách đáng tin cậy.
Giải pháp dựa trên việc học sâu (deep learning), một hình thức học máy đặc biệt có thể hoạt động với số lượng dữ liệu phi cấu trúc và có không gian như hình ảnh. Nhóm nghiên cứu đã dành hàng tháng đào tạo mạng thần kinh nhân tạo với vài triệu hình ảnh thử nghiệm. Những thách thức lớn nhất là một mặt, là việc tạo ra một cơ sở dữ liệu đủ lớn, và mặt khác, là việc phân loại hình ảnh. Nhóm nghiên cứu đã đánh dấu các vết nứt trong các hình ảnh mẫu có độ chính xác pixel - mức độ chính xác cao nhất là điều bắt buộc. Nỗ lực này đáng giá vì mạng nơron bây giờ học độc lập với các ví dụ và phát hiện các vết nứt ngay cả trong các hình ảnh mới, chưa được biết trước đó. Cơ sở dữ liệu bao gồm một vài terabyte hình ảnh thử nghiệm từ bảy máy ép tại nhà máy Ingolstadt của Audi và từ một số nhà máy của Volkswagen.
Phần mềm này chủ yếu được phát triển trong nội tại doanh nghiệp, từ ý tưởng đến nguyên mẫu đã hoàn thành. Từ giữa năm 2016, bộ phận đổi mới của Audi IT đã phối hợp với bộ phận Công nghệ sản xuất của Trung tâm năng lực thiết bị và công nghệ tạo hình kim loại.
Trong tương lai, việc kiểm tra chất lượng bằng cách sử dụng học máy sẽ thay thế việc phát hiện vết nứt quang hiện tại bằng các camera thông minh. Điều này liên quan đến rất nhiều nỗ lực thủ công. Cho dù cửa ra vào, nắp đậy động cơ hoặc chắn bùn - máy ảnh hiện phải được cấu hình lại cho mọi thành phần mới được sản xuất trong các nhà máy. Ngoài ra, phát hiện sai thường xuyên xảy ra, vì các thuật toán đơn giản của chương trình xử lý hình ảnh phụ thuộc nhiều vào các yếu tố môi trường xung quanh như điều kiện ánh sáng và tính chất bề mặt.
Trong tương lai, Audi sẽ có thể áp dụng phương pháp học máy để kiểm tra chất lượng hình ảnh khác. Nếu có đủ số lượng lớn các bộ dữ liệu được phân loại, hệ thống cũng có thể hỗ trợ các nhà máy sơn hoặc các nhà máy lắp ráp Audi.
.jpg "Chìa khóa giải quyết thách thức trong bảo vệ trẻ em trên không gian mạng")
