如果您的汽車可以告訴您哪些零件已損壞以及修理費(fèi)用將如何處理?在他的博士學(xué)位期間 在寶馬，米蘭·科赫(Milan Koch)設(shè)計(jì)了自動(dòng)損壞評(píng)估服務(wù)，這是一項(xiàng)客戶服務(wù)。“即使在如此糟糕的情況下，這對(duì)于客戶來說也應(yīng)該是一個(gè)很好的體驗(yàn)。”

時(shí)間序列問題

“從頭開始，我們已經(jīng)開發(fā)出一種服務(wù)理念，用于檢測(cè)低速事故中損壞的零件。汽車本身能夠檢測(cè)出損壞的零件，并可以估算出維修成本和時(shí)間。” 科赫解釋。他使用來自傳感器的數(shù)據(jù)，這些傳感器隨時(shí)間推移從汽車的不同部位收集數(shù)據(jù)。因此，可以將此問題歸類為多元時(shí)間序列問題。

Koch根據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)以及最先進(jìn)的AutoML方法(自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí))開發(fā)并比較了不同的多元時(shí)間序列方法，這些方法具有不同的復(fù)雜程度，以找到解決多元時(shí)間序列問題的最佳方法。對(duì)于多元時(shí)間序列問題，兩種AutoML方法和他手工制作的機(jī)器學(xué)習(xí)管道都給出了最佳結(jié)果。

領(lǐng)域轉(zhuǎn)移

他創(chuàng)建的機(jī)器學(xué)習(xí)管道不僅適用于汽車領(lǐng)域，還可以應(yīng)用于其他多元時(shí)間序列問題。Koch與萊頓大學(xué)醫(yī)學(xué)中心(LUMC)的研究人員合作，使用他手工制作的管道分析腦電圖(EEG)數(shù)據(jù)。Koch：“我們基于EEG數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)了患者的認(rèn)知，因?yàn)樵谶M(jìn)行深部腦刺激(DBS)手術(shù)的篩查過程中需要對(duì)認(rèn)知功能進(jìn)行準(zhǔn)確評(píng)估?；加型砥谡J(rèn)知功能減退的患者被認(rèn)為是DBS認(rèn)知功能的次佳候選者可能會(huì)在手術(shù)后惡化，但是認(rèn)知功能有時(shí)難以準(zhǔn)確評(píng)估，對(duì)EEG模式的分析可能會(huì)提供其他生物標(biāo)記。機(jī)器學(xué)習(xí)管道非常適合應(yīng)用于此問題。我們開發(fā)了用于汽車領(lǐng)域的算法，最初我們無意將其應(yīng)用于醫(yī)療領(lǐng)域，但是效果很好。”

現(xiàn)在，他的管道還用于肌電圖(EMG)數(shù)據(jù)中，以區(qū)分患有運(yùn)動(dòng)疾病的人和健康的人。

Koch將繼續(xù)在寶馬集團(tuán)工作，在那里他將專注于面向客戶的服務(wù)，預(yù)測(cè)性維護(hù)應(yīng)用和車輛診斷的優(yōu)化。