בינה מלאכותית תאתר סוללות בתא המטען של המטוס

This post is also available in: English (אנגלית)

לנוכח השימוש הגובר בסוללות לטעינת רחפנים, מצלמות או במטענים פשוטים המשמשים לטעינת מגוון המכשירים שאנו נושאים, חיוני להבטיח שסוללות ליתיום-יון לא יוכנסו לתא המטען של המטוס ללא בדיקה. תחת לחץ, כמו זה שנוצר בתא המטען במטוסים המסחריים, סוללות כאלה עלולות להידלק ואף להתפוצץ, ולגרום נזק משמעותי.

מאז 1991 דיווחה סוכנות התעופה הפדרלית האמריקאית על 225 מקרים של עשן, אש, חום קיצוני או פיצוץ כתוצאה מסוללות ליתיום-יון בתא המטען או בתיקים.

השיטה הקיימת לאיתור הסוללות האלה היא הקרנת קרני רנטגן על התיקים. עם החשיפה, הקרינה האלקטרו-מגנטית עוברת דרך החפצים בתיק בצורה שונה, בתלות בצפיפות החומרים. אמצעי איתור אוספים קרני רנטגן אלה ויוצרים תמונה של מה שנמצא בתוך התיק.

מעורבות אנושית נדרשת לכל אורך התהליך, מה שפותח פתח לטעויות, אם כי רוב שדות התעופה משתמשים גם בתוכנה, כך מדווח qz.com.

אחת הטכנולוגיות החדשות בתחום היא תוכנה שפותחה על ידי Smiths Detection, ספקית סורקי רנטגן לשדות תעופה. התוכנה שלה משתמשת באלגוריתם של למידה עמוקה כדי לשפר את שיעור הגילוי לעד 90%, לפי החברה, מה שיכול לחסוך בצורה משמעותית את הצורך במעורבות אנושית.

אלגוריתם הלמידה העמוקה לוקח את הפידבק מההצלחות והכשלונות והופך אותו לשיטה שמשתמשת בנתונים על צורות, טקסטורות וחומרים, שמסוגלת להצביע על נוכחות סוללת ליתיום-יון. האלגוריתם מתעדכן בעצמו, לומד ומשתפר תוך כדי עבודה. לאור העובדה שמדובר בשדרוג תוכנה, החברה יכולה לפרוס את הטכנולוגיה במכשירי האיתור הקיימים שלה.

האלגוריתם מבוסס על מאגר נתונים גדול של תמונות רנטגן שנאספו במהלך פעילות שוטפת בקרב הלקוחות של החברה. כל תמונה תויגה באופן ידנית לפי השאלה האם יש בה סוללת ליתיום-יון או לא.

לאחר מכן אימנו את תוכנת הלמידה העמוקה באמצעות הנתונים ובחנו אותה מול מאגר הנתונים המתויג. כך התוכנה למדה מההצלחות והכשלונות שלה, והיא ממשיכה לעשות זאת ברחבי העולם.

בסופו של דבר, ניתן יהיה להתאים אותה גם לאיתור סמים, כלי נשק, כסף ונוזלים דליקים.