Представьте себе здание, которое может еще до аварии сказать, что, например, котел отопления скоро откажет. Некоторые компании используют машинное обучение именно для этого. Такая процедура называется прогнозирующим обслуживанием.

Фирма CGnal, находящаяся в Милане, недавно проанализировала годовой объем данных от систем отопления и вентиляции в итальянском госпитале. Сейчас сенсоры постоянно встраиваются в кондиционеры, отопление и вентиляцию, и инженеры проанализировали данные по температуре, влажности и использованию электричества в операционных, палатах скорой помощи и коридорах.

Они натренировали алгоритм машинного обучения на данных с первой половины 2015 года, чтобы тот искал отличия в показаниях от различных приборов. Потом протестировали алгоритм на данных со второй половины года — сможет ли программа предсказать сбои до того, как те произойдут? Система предсказала 76 из 124 реальных сбоев, включая 41 из 44, когда температура поднималась выше установленного уровня.

"Мы начали с больницы, так как отопление, вентиляция и система кондиционирования там критически важны, — говорит Карло Аннис, работавший над экспериментом. Эти предсказательные алгоритмы смогут помочь ликвидировать проблемы до того, как те произойдут. Правда, тут есть определенная загвоздка, так как различия в функциональности становятся менее заметными при старении приборов, и разница между нормой и сбоем становится все более неразличимой".

Подобными системами прогнозирующего обслуживания сейчас занимаются не только в Италии, но и в США, и в Финляндии.