בשנים האחרונות, טכנולוגיית הדמיה אקוסטית לגילוי תקלות ב-GIS התפתחה במהירות. הטכנולוגיה מאפשרת מיקוד אינטואיטיבי של מקור הקול, מה שמסייע לעובדי הפעלה ותחזוקה להתמקד במיקום המדויק של התקלות בגיס, ובכך משפרת את יעילות האנליזה והפתרון של התקלות.
מיקוד מקור הקול הוא רק הצעד הראשון. יהיה אפילו יותר מושלם אם ניתן היה לזהות באופן אוטומטי סוגים נפוצים של תקלות בגיס באמצעות אינטליגנציה מלאכותית (AI), יחד עם המלצות חכמות לאסטרטגיות תחזוקה.

תקלות כגון בולטים פסולים, תנועת בלונים ומרכיבי מגן פנימי רופף הגורמים לרעשים חריגים ניתן לאתר כיום באמצעות טכנולוגיית הדמיה אקוסטית.
עם זאת, עקב ההבדלים הסטרוקטורליים בין יחידות GIS של יצרנים שונים ולפי דגמים שונים, כמו גם קונפיגורציות סלילים שונות בין פרויקטים הנדסיים, האותות הקוליים שנוצרים לעתים קרובות נושאים מאפיינים מובנים. זה מוסיף מורכבות ואתגרים טכניים לאבחון תקלות בגיס באמצעות הדמיה אקוסטית.

התקדמות נוספת דורשת שיתוף פעולה הדוק בין מומחי אקוסטיקה לבין מומחי ציוד גישה לרשת החשמל, שילוב של ידע בתחום וניסיון בשטח כדי לבדוק, לשפר ולהתאים באופן איטרטיבי שיטות ואלגוריתמים להנדסה מבוססת אקוסטיקה ואותות רעידות.

עם המשך ההתקדמות בטכנולוגיית הדמיה אקוסטית ושיפור יעילות אלגוריתמי AI, השימוש בטכנולוגיות מתקדמות יותר ישנה משמעותית את כמות העבודה של עובדי הפעלה ותחזוקה במקום.