Ученые НИУ ВШЭ научили нейросеть определять неисправности электрических двигателей с помощью алгоритма, который создает искусственные поломки в сигнале исправного двигателя. Это позволило обучить нейросеть распознавать дефекты в работающем устройстве. В результате

Ученые объяснили, что новый метод «опирается на физические законы работы двигателя и не требует сложных компьютерных моделей или экспериментов с реальными неисправностями оборудования». Также их подход не требует дополнительных данных о том, как работают двигатели при дефектах.

Метод Signature-Guided Data Augmentation (SGDA) проверили на данных двух устройств. В задаче по определению неисправности двигателя точность достигла 99%. В более сложном тесте, где потребовалось различать типы неисправностей, точность составила 86%.