Manutenzione predittiva anche in campo militare, grazie all'AI
L'Esercito USA fa partire un progetto pilota per la predictive maintenance dei mezzi blindati sul campo
L'Esercito statunitense ha avviato un progetto pilota che prevede l'utilizzo di funzioni di intelligenza artificiale per la manutenzione predittiva dei mezzi corazzati sul campo. Il progetto è gestito dalla Defense Innovation Unit Experimental (DIUx) del Dipartimento della Difesa, un organismo che ha il compito di agevolare l'introduzione in campo militare delle tecnologie sviluppate in ambito civile.
Le funzioni di AI e machine learning sono quelle della piattaforma Asset Performance Management sviluppata da Uptake, software house di Chicago che fornisce varie soluzioni di AI per applicazioni industriali, in particolare proprio nel campo della manutenzione predittiva ma anche in quello più ampio degli analytics e in ambito cybersecurity.
Il concetto alla base del progetto è che molti veicoli industriali hanno caratteristiche e componenti simili a quelli dei mezzi militari, quindi le soluzioni di manutenzione predittiva già usate in ambito industriale possono essere adattate per l'uso militare. In particolare il progetto dell'Esercito e di Uptake si concentra sui mezzi blindati Bradley, molto diffusi nelle missioni statunitensi.
Il progetto pilota prevede l'installazione di sensori nei motori di qualche decina di Bradley attualmente in servizio attivo e usati per il trasporto truppe. I sensori raccoglieranno in tempo reale informazioni sullo stato di funzionamento dei motori, questi dati saranno trasmessi ai software di Uptake e le relative funzioni di machine learning stimeranno la probabilità di un guasto e indicheranno l'insorgere di situazioni critiche, basandosi sulla conoscenza sviluppata con veicoli simili in campo industriale.
Uptake conta proprio sulla conoscenza sviluppata nelle sue applicazioni civili - l'azienda indica di avere raccolto qualcosa come 1,2 miliardi di ore di dati operativi - per il buon successo del progetto pilota militare. In realtà le applicazioni militari sono molto più "delicate" di quelle industriali e passare da un progetto pilota ad una applicazione su larga scala non è poi così semplice. Si tratta comunque di un progetto interessante per le sue potenzialità.
Le funzioni di AI e machine learning sono quelle della piattaforma Asset Performance Management sviluppata da Uptake, software house di Chicago che fornisce varie soluzioni di AI per applicazioni industriali, in particolare proprio nel campo della manutenzione predittiva ma anche in quello più ampio degli analytics e in ambito cybersecurity.
Il concetto alla base del progetto è che molti veicoli industriali hanno caratteristiche e componenti simili a quelli dei mezzi militari, quindi le soluzioni di manutenzione predittiva già usate in ambito industriale possono essere adattate per l'uso militare. In particolare il progetto dell'Esercito e di Uptake si concentra sui mezzi blindati Bradley, molto diffusi nelle missioni statunitensi.
Il progetto pilota prevede l'installazione di sensori nei motori di qualche decina di Bradley attualmente in servizio attivo e usati per il trasporto truppe. I sensori raccoglieranno in tempo reale informazioni sullo stato di funzionamento dei motori, questi dati saranno trasmessi ai software di Uptake e le relative funzioni di machine learning stimeranno la probabilità di un guasto e indicheranno l'insorgere di situazioni critiche, basandosi sulla conoscenza sviluppata con veicoli simili in campo industriale.Uptake conta proprio sulla conoscenza sviluppata nelle sue applicazioni civili - l'azienda indica di avere raccolto qualcosa come 1,2 miliardi di ore di dati operativi - per il buon successo del progetto pilota militare. In realtà le applicazioni militari sono molto più "delicate" di quelle industriali e passare da un progetto pilota ad una applicazione su larga scala non è poi così semplice. Si tratta comunque di un progetto interessante per le sue potenzialità.
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