➤ Att diagnostisera bilen med en mobilapp kan låta konstigt. Men forskare vid MIT i USA har kanske hittat ett sätt att genom telefonens mikrofon och accelerometer förvandla den till en sorts stetoskop för bilar.  

Genom att låta mobilen analysera ljud och vibrationer från en bil kan den detektera problem, till och med innan bilen uppvisar några kännbara symptom.

Appen sägs kunna spara en förare omkring 1000 kronor per år. Det hävdar i varje fall Joshua Siegel, en av forskarna bakom rapporten när han beskriver applikationen. För lastbilar kan besparingen bli så mycket om runt 5000 kronor. Även bensinåtgången kan göras effektivare.

Kan redan nu diagnostisera problem
“Redan nu kan vi diagnostisera flera olika vanliga motor- och upphängningsproblem”, säger Siegel till Digital Trends och fortsätter:

“Vår motordiagnos inkluderar att identifiera feltändningar och att tajma filterbyten på ett optimalt sätt, medan vår suspensionsdiagnostik kan idenitifera obalanser i hjulen och variationer i slitbanans djup samt lufttryck i däcken”.

Som med mycket annat inom den senaste tekniken är det nylig utveckling inom artificiell intelligens och molnbaserade datorer som gör detta möjligt, vilket Samhällsnytt skrivit om tidigare. Tack varje maskinellt lärande förbättras utförandet ju mer data appen kan hämta in. Siegel:

 “För varje diagnos eller prognos hämtar vi data från den eller de sensorer som bäst mäter den fysiska manifestationen av en defekt och sedan tränar vi modellen att leta efter vissa specifika “fingeravtryck” för varje feltyp”

Samma sensorer som i din nuvarande mobil
För att analysera luftfilter lyssnar appen på hur bilen “andas” och kan på så sätt detektera hur igentäppt filtret är. För feltändningar lyssnar den efter vad Siegel kallar det “karakteristiska smällande ljudet” som kan skrämma slag på folk i passagerarsätet. Genom att mäta vibrationer kan appen hitta obalanser i hjulen.

“Vi kan göra detta på grund av sensorerna i din mobil – samma mikrofon som du pratar i och samma accelerometer som din telefon använder för att rotera skärmen när du vrider på den – som är mycket mer känsliga än vad människor är”

Lovande resultat
MIT-forskarna testar för närvarande appen internt med lovande resultat, berättar Siegel. Nästa steg är att träna appen på olika typer av fordon för att addera detta till dess data, med förhoppningen att appen framöver ska fungera på alla typer av konsumentfordon.

En relaterad forskningsrapport kommer att publiceras i novemberutgåvan av forskningstidskriften Engineering Applications of Artificial Intelligence.