A diferencia de lo que ocurre con nuestros seres queridos o mascotas, los cuales nos dejan saber a tiempo que algo no anda bien con ellos, nuestros vehículos usualmente no nos avisan de una falla mecánica sino hasta que es demasiado tarde, y terminamos varados a lado de la carretera con un motor recalentado, una llanta pinchada, o cualquier otro tipo de problema, que tal vez pudio ser evitado a tiempo.
Un grupo de investigadores del IMT han desarrollado una herramienta de diagnóstico automotor que promete eliminar esta problemática de una vez por todas. Haciendo una analogía con una consulta médica, en la que el doctor usa su estetoscopio para detectar problemas respiratorios o de otra índole, la app desarrollada, usa los sensores de cualquier smartphone, para escuchar el motor y sentir sus vibraciones, en busca de problemas mecánicos.
De acuerdo con Joshua Siegel, uno de los investigadores líderes del proyecto, la sensibilidad de los sensores de los smartphones actuales es tan alta, que solo basta con montar el teléfono sobre un soporte y sin ninguna otra conexión especial, para detectar si una de las llantas necesita aire, hay problemas con las bujías, con el motor de arranque, o incluso saber si el filtro de aire necesita ser reemplazado.
La app no necesitaría conexiones especiales con el vehículo, y un soporte sería suficiente
La idea detrás de la aplicación es lograr proveer de advertencias tempranas al conductor sobre posibles fallas, y de esa manera hacer mantenimientos preventivos antes de que se produzcan daños mayores. Según sus creadores, esta aplicación podría ayudar al usuario promedio a ahorrar hasta unos $125 dólares por año en gastos de reparación, y mejorar su kilometraje por galón. Este ahorro puede llegar hasta unos $600 dólares en el caso de los vehículos con motores grandes, como camionetas y camiones.
“Estamos escuchando la respiración del automóvil y escuchando cuando comienza a roncar. Si un motor comienza a obstruirse, hace un ruido de silbido cuando entra aire. Al escucharlo, no puedes diferenciarlo del resto del ruido del motor, pero tu teléfono sí" Comenta Siegel sobre la capacidad de la app para detectar un filtro de aire gastado.
La aplicación del MIT usa Machine Learning para comparar cientos de grabaciones y vibraciones de motores bien calibrados, con aquellos que tienen un problema específico, como una chispa adelantada, un filtro de aire taponado, o una llanta con poco aire, para identificar el posible problema, por lo que la base de conocimientos de la misma va ir mejorando conforme hace más diagnósticos a diferentes tipos de automóviles.
La app (que aún no tiene nombre oficial) se encuentra en etapa de prototipo, y está a unos seis meses de finalizar tu etapa de pruebas, por lo que sus creadores esperan estar comercializándola antes de un año, bajo una startup recientemente fundada, llamada Data Driven.
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