Dronai ir robotai perima pramoninę apžiūrą

Avitas

Avitas Systems GE dukterinė įmonė, įsikūrusi Bostone, dabar naudoja dronus ir robotus, kad automatizuotų infrastruktūros, pvz., vamzdynų, elektros linijų ir transporto sistemų, patikrinimą. Bendrovė naudoja „Nvidia“ (50 išmaniausių įmonių, 2017 m.) paruoštą mašininio mokymosi technologiją, kad vadovautų patikrinimams ir automatiškai nustatytų surinktų duomenų anomalijas.

Pastangos parodo, kaip pigūs dronai ir robotų sistemos, kartu su sparčia mašininio mokymosi pažanga, leidžia automatizuoti ištisus žemų įgūdžių reikalaujančio darbo sektorius. Nors nerimaujama dėl darbų automatizavimo gamyboje ir biuruose, įprastiniai saugumo ir saugos patikrinimai gali būti viena iš pirmųjų didelių sričių, kuriai pakenks DI pažanga.

Bepiločiai orlaiviai jau kurį laiką buvo naudojami kai kuriose pramoninėse aikštelėse (žr. New Boss on Construction Sites Is a Drone ), įvairios įmonės, pvz. Kespry , Skraidymas , ir CyPhy , siūlo antenos sistemas kasykloms stebėti, vėjo turbinoms tikrinti ir pastatų draudimo išmokoms įvertinti. Tačiau technologijos, reikalingos didesnei proceso daliai automatizuoti, dabar tampa prieinamos. Panaši technologija taip pat leidžia robotams savarankiškai sklandyti per biurus ir prekybos centrus, ieškant neįprasto elgesio (žr. „Roboto apsaugos gvardijos kilimas“).

Susijusi istorija

Susijusi istorija

„Avitas“ naudoja bepiločius orlaivius, ratinius robotus ir autonomines povandenines transporto priemones, kad surinktų patikrinimui reikalingus vaizdus iš naftos perdirbimo gamyklų, dujotiekių, aušinimo bokštų ir kitos įrangos. Bendrovė naudoja Nvidia DGX-1 sistemą, kompiuterį, skirtą pažangiausiam mašininiam mokymuisi, kad šios transporto priemonės nukreiptų į tą pačią vietą ir analizuotų vaizdo duomenis dėl galimų defektų.

„Nvidia“ sistemoje naudojamas gilus mokymasis – metodas, apimantis labai didelio modeliuojamo neuroninio tinklo mokymą, kad atpažintų duomenų šablonus, ir kuris pasirodė ypač geras vaizdų apdorojimui. Pavyzdžiui, galima išmokyti gilųjį neuroninį tinklą automatiškai nustatyti elektros linijos gedimus, įtraukiant tūkstančius ankstesnių pavyzdžių. Kai kuriais atvejais gilus mokymasis gali atlikti vaizdo atpažinimą patikimiau nei asmuo.

Alexas Tepperis, „Avitas“ įkūrėjas, sako, kad įmonės klientai rankiniu būdu tikrindami įrangą išleidžia šimtus milijonų. Paprastai tai reiškia, kad kažkas keliauja į atokią vietą to ištirti. Dronas ar robotas gali daug kartų automatiškai rinkti tos pačios vietos vaizdus, ​​todėl galbūt lengviau aptiks trūkumus, kurie kitu atveju liktų nepastebėti. Bendrovė apskaičiavo, kad toks metodas gali sutaupyti naftos perdirbimo gamyklą, pavyzdžiui, apie 1 mln.

DI pažanga taip pat leidžia lengviau išmokyti robotus patiems nuvykti į vietą. Šią savaitę pvz. Neurala , įmonė, kuri specializuojasi giluminio mokymosi srityje, pristatė dronų įrankių rinkinį, kuris gali būti naudojamas mokant transporto priemonę atpažinti ar sekti tam tikrą objektą ir išvengti kliūčių.

paslėpti