Droni un roboti pārņem rūpniecisko pārbaudi

Avitas

Avitas Systems GE meitasuzņēmums, kas atrodas Bostonā, tagad izmanto dronus un robotus, lai automatizētu tādas infrastruktūras kā cauruļvadu, elektropārvades līniju un transporta sistēmu pārbaudi. Uzņēmums izmanto Nvidia gatavu mašīnmācības tehnoloģiju (50 viedākie uzņēmumi 2017), lai vadītu pārbaudes un automātiski identificētu anomālijas savāktajos datos.

Pūles parāda, kā zemu izmaksu droni un robotizētās sistēmas apvienojumā ar strauju mašīnmācības attīstību ļauj automatizēt veselas zemas kvalifikācijas darba nozares. Lai gan pastāv daudz raižu par darbu automatizāciju ražošanā un birojos, kārtējās drošības un drošības pārbaudes var būt viena no pirmajām lielajām jomām, ko iedragā AI sasniegumi.

Dronus jau kādu laiku izmanto atsevišķās rūpniecības vietās (skat. New Boss vietnē Construction Sites Is a Drone ), un dažādi uzņēmumi, piemēram, Kespri , Lidojamība , un CyPhy , piedāvā gaisa sistēmas raktuvju uzraudzībai, vēja turbīnu pārbaudei un ēku apdrošināšanas prasību novērtēšanai. Taču tehnoloģija, kas nepieciešama, lai vairāk automatizētu procesu, tagad kļūst pieejama. Līdzīga tehnoloģija arī ļauj robotiem autonomi pārvietoties pa birojiem un tirdzniecības centriem, meklējot anomālu uzvedību (skatiet Robot Security Guard pieaugumu).

Saistīts stāsts

Saistīts stāsts

Avitas izmanto dronus, riteņrobotus un autonomus zemūdens transportlīdzekļus, lai savāktu apskatei nepieciešamos attēlus no naftas pārstrādes rūpnīcām, gāzes vadiem, dzesēšanas šķidruma torņiem un cita aprīkojuma. Uzņēmums izmanto Nvidia DGX-1 sistēmu — datoru, kas paredzēts visprogresīvāka veida mašīnmācībai, lai novirzītu šos transportlīdzekļus uz vienu un to pašu vietu un analizētu attēla datus, lai noteiktu iespējamos defektus.

Nvidia sistēma izmanto dziļu mācīšanos, pieeju, kas ietver ļoti liela simulēta neironu tīkla apmācību, lai atpazītu datu modeļus, un kas ir izrādījusies īpaši piemērota attēlu apstrādei. Ir iespējams, piemēram, apmācīt dziļo neironu tīklu, lai automātiski identificētu elektrolīnijas bojājumus, ievadot tūkstošiem iepriekšējo piemēru. Dažos gadījumos dziļa mācīšanās var veikt attēla atpazīšanu daudz uzticamāk nekā cilvēks.

Alekss Tepers, Avitas dibinātājs, saka, ka uzņēmuma klienti tērē simtiem miljonu, manuāli pārbaudot aprīkojumu. Parasti tas nozīmē, ka kāds dodas uz attālu vietu, lai to pārbaudītu. Drons vai robots var vairākas reizes automātiski savākt vienas un tās pašas vietas attēlus, iespējams, atvieglojot trūkumu noteikšanu, kas citādi varētu palikt nepamanīti. Uzņēmums lēš, ka šāda pieeja var ietaupīt naftas pārstrādes rūpnīcu, piemēram, aptuveni 1 miljonu ASV dolāru gadā par pārbaudēm.

AI sasniegumi arī ļauj vieglāk iemācīt robotiem pašiem orientēties uz noteiktu vietu. Šonedēļ, piemēram, Neirāla , uzņēmums, kas specializējas dziļās mācībās, laidis klajā dronu rīku komplektu, ko var izmantot, lai apmācītu transportlīdzekli atpazīt vai sekot konkrētam objektam un izvairīties no šķēršļiem.

paslēpties