ОМ Непростой журнал
Фирма CGnal, находящаяся в Милане, недавно проанализировала годовой объем данных от систем отопления и вентиляции в итальянском госпитале. Сейчас сенсоры постоянно встраиваются в кондиционеры, отопление и вентиляцию, и инженеры проанализировали данные по температуре, влажности и использованию электричества в операционных, палатах скорой помощи и коридорах.
Они натренировали алгоритм машинного обучения на данных с первой половины 2015 года, чтобы тот искал отличия в показаниях от различных приборов. Потом протестировали алгоритм на данных со второй половины года — сможет ли программа предсказать сбои до того, как те произойдут? Система предсказала 76 из 124 реальных сбоев, включая 41 из 44, когда температура поднималась выше установленного уровня.
«Мы начали с больницы, так как отопление, вентиляция и система кондиционирования там критически важны, — говорит Карло Аннис, работавший над экспериментом. Эти предсказательные алгоритмы смогут помочь ликвидировать проблемы до того, как те произойдут. Правда, тут есть определенная загвоздка, так как различия в функциональности становятся менее заметными при старении приборов, и разница между нормой и сбоем становится все более неразличимой.
Подобными системами прогнозирующего обслуживания сейчас занимаются не только в Италии, но и в США, и в Финляндии.
