Pēdējos gados, akūstiskās iedzīvotāju tehnoloģija ģeogrāfisko informāciju sistēmu (GIS) defekta uztvēršanai, ir strauji attīstījusies. Šī tehnoloģija ļauj intuitīvu skaņas avota lokālizāciju, palīdzot operatīvajiem un uzturēšanas personālam koncentrēties uz precīzo GIS defekta atrašanās vietu, tādējādi palielinot defekta analīzes un novēršanas efektivitāti.
Skaņas avota lokālizācija ir tikai pirmā solis. Vēl labāk būtu, ja visbiežākie GIS defekta veidi varētu tikt automātiski identificēti, izmantojot mākslīgo intelektu (AI), kopā ar gudriem uzturēšanas stratēģiju ieteikumiem.

Defekti, piemēram, slāpas mati, vācu kustība un slāpas iekšējie aizsargkomponenti, kas rada neatbilstošas skaņas, pašlaik var tikt lokālizēti, izmantojot akūstisko iedzīvotāju tehnoloģiju.
Tomēr, atšķirīgās struktūras starp dažādiem ražotāju un modeļu GIS vienībām, kā arī atšķirīgas inženierijas projektu šķīrnu konfigurācijas, nozīmē, ka ģenerētie skaņas signāli bieži satur raksturīgus iezīmes. Tas piešķir sarežģītību un tehniskus izaicinājumus GIS defekta diagnosticēšanai, izmantojot akūstisko iedzīvotāju tehnoloģiju.

Turpmāki progresi prasa ciešu sadarbību starp akūstikas speciālistiem un elektrotīklu pārslēgu ekspertiem, integrējot domēna zināšanas un prakses pieredzi, lai iteratīvi testētu, uzlabotu un optimizētu inženierijas balstītas akūstikas un vibrācijas signālu analīzes metodes un algoritmus.

Ar akūstiskās iedzīvotāju tehnoloģijas nepārtraukto attīstību un AI algoritmu efektivitātes uzlabojumiem, vairāk ievērojamāku tehnoloģiju lietošana būtiski samazinās vietas operatīvo un uzturēšanas personāla darba apjomu.