Drones en robots nemen industriële inspectie over

Avitas

Avitas-systemen , een dochteronderneming van GE gevestigd in Boston, gebruikt nu drones en robots om de inspectie van infrastructuur zoals pijpleidingen, hoogspanningslijnen en transportsystemen te automatiseren. Het bedrijf gebruikt kant-en-klare machine learning-technologie van Nvidia ( 50 Smartest Companies 2017 ) om de controles te begeleiden en om automatisch afwijkingen in de verzamelde gegevens te identificeren.

De inspanning laat zien hoe goedkope drones en robotsystemen - in combinatie met snelle vorderingen op het gebied van machine learning - het mogelijk maken om hele sectoren van laaggeschoold werk te automatiseren. Hoewel er veel zorgen zijn over de automatisering van banen in productie en kantoren, kunnen routinematige beveiligings- en veiligheidsinspecties een van de eerste grote gebieden zijn die worden ondermijnd door vooruitgang in AI.

Op sommige industrieterreinen worden al een tijdje drones gebruikt (zie New Boss on Construction Sites Is a Drone) en diverse bedrijven, zoals Kespr , vliegbaarheid , en CyPhy , bieden antennesystemen voor het bewaken van mijnen, het inspecteren van windturbines en het beoordelen van schadeclaims voor gebouwen. Maar de technologie die nodig is om meer van het proces te automatiseren, wordt nu toegankelijk. Met vergelijkbare technologie kunnen robots ook autonoom door kantoren en winkelcentra rijden op zoek naar afwijkend gedrag (zie Rise of the Robot Security Guard).

Verwant verhaal

Verwant verhaal

Avitas gebruikt drones, robots op wielen en autonome onderwatervoertuigen om beelden te verzamelen die nodig zijn voor inspectie van olieraffinaderijen, gaspijpleidingen, koeltorens en andere apparatuur. Het bedrijf gebruikt Nvidia's DGX-1-systeem, een computer die is ontworpen voor een geavanceerde vorm van machine learning, om deze voertuigen naar dezelfde plek te leiden en de beeldgegevens te analyseren op mogelijke defecten.

Het systeem van Nvidia maakt gebruik van deep learning, een aanpak waarbij een zeer groot gesimuleerd neuraal netwerk wordt getraind om patronen in gegevens te herkennen, en die vooral goed is gebleken voor beeldverwerking. Het is bijvoorbeeld mogelijk om een ​​diep neuraal netwerk te trainen om automatisch fouten in een hoogspanningsleiding te identificeren door duizenden eerdere voorbeelden in te voeren. In sommige gevallen kan deep learning beeldherkenning betrouwbaarder uitvoeren dan een persoon zou kunnen.

Alex Tepper, de oprichter van Avitas, zegt dat de klanten van het bedrijf honderden miljoenen besteden aan het handmatig inspecteren van apparatuur. Meestal gaat het om iemand die naar een afgelegen locatie reist om het te onderzoeken. Een drone of robot kan automatisch meerdere keren beelden van dezelfde plek verzamelen, waardoor het misschien gemakkelijker wordt om gebreken op te sporen die anders onopgemerkt zouden blijven. De aanpak kan een raffinaderij bijvoorbeeld jaarlijks ongeveer $ 1 miljoen besparen op inspecties, schat het bedrijf.

Vooruitgang in AI maakt het ook gemakkelijker om robots te leren navigeren naar een locatie voor zichzelf. Deze week bijv. Neurala , een bedrijf dat gespecialiseerd is in deep learning, lanceerde een drone-toolkit die kan worden gebruikt om een ​​voertuig te trainen om een ​​bepaald object te herkennen of te volgen en om obstakels te vermijden.

zich verstoppen