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2018年9月4日消息：據Quartz網站報道：我有一個關于坐飛機的不愉快經歷。那是三年前，在一趟從科欽飛往孟買的印度航班上，當時我被叫下飛機，因為我的托運行李中有一塊鋰離子電池。
如果你還記得三星Galaxy Note7爆炸事件，可能就不會覺得意外。商用飛機貨艙內的壓力可能會導致鋰離子電池起火甚至爆炸。盡管電池很小，但卻可能造成極大的破壞。比方說，一塊普通智能手機電池20倍那么大的電池，能將一個中等大小房間的窗戶炸掉。
現在越來越多的人都在用電池組，像是用在無人機、照相機上的那種，或者用來給各種設備充電的電源。因此，確保沒有鋰離子電池未經檢測就進入飛機貨艙，就顯得至關重要。自1991年以來，美國聯邦航空局（FAA）報告了225起由貨物或行李中的鋰離子電池引發的煙霧、火災、高熱或爆炸事件。
檢測散雜鋰離子電池的方法是用X射線掃描行李。因不同種材料的密度不同，物品暴露在X射線下所透射出的射線強度也不同，探測器接收這些X射線并生成圖像，即可顯示出包袋里裝了什么物品。
大多機場會使用某種軟件作為輔助，但仍需要人工干預，因此比較容易出錯。為了幫助減少這些錯誤，X射線探測儀供應商史密斯檢測公司（Smiths Detection）推出一款軟件，稱可以大大減少對人工干預的需求，該軟件使用深度學習算法，可將檢測效率提高到90％。
Smiths推出的深度學習算法從其成功和失敗案例中汲取反饋，改進了以往的方法，轉而使用形狀、紋理和材料的數據，這些數據能準確指示出鋰離子電池的存在；它還可以自主更新，從而實現飛速學習和改進。此外，由于這是軟件升級，公司可以將此項技術直接配置在已有的Smiths探測器上。
為了創建這一算法，Smiths使用了在客戶場地實時操作期間收集建立的X射線圖像數據庫，然后手動將這些圖像標記為“含有鋰離子電池”或“不含鋰離子電池”。Smiths公司技術與產品開發副總裁Matt Clark表示，“獲取這種全面的、已標記的數據，是深度學習過程中最具資源密集特點的一部分。”
這一深度學習軟件接受過此類數據運用的訓練，并經過人工標記的數據庫的檢驗。以這種方式，它可以在成敗之中學習，而且在實際操作中也是如此。
Smiths公司計劃繼續改進這一軟件，將其用于檢測藥物、武器、貨幣和易燃液體。提升檢測違禁物品的速度和準確度，不僅可以改善機場安檢流程、節省開支，還可以幫助乘客避免這種無心之過。
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