Droni e robot stanno subentrando alle ispezioni industriali

Avita

Sistemi Avitas , una sussidiaria di GE con sede a Boston, sta ora utilizzando droni e robot per automatizzare l'ispezione di infrastrutture come condutture, linee elettriche e sistemi di trasporto. L'azienda utilizza la tecnologia di apprendimento automatico standard di Nvidia ( 50 Smartest Companies 2017 ) per guidare i controlli e identificare automaticamente le anomalie nei dati raccolti.

Lo sforzo mostra come droni e sistemi robotici a basso costo, combinati con rapidi progressi nell'apprendimento automatico, stiano rendendo possibile l'automazione di interi settori di lavoro a bassa competenza. Sebbene ci siano molte preoccupazioni per l'automazione dei lavori nella produzione e negli uffici, le ispezioni di sicurezza e di sicurezza di routine potrebbero essere una delle prime grandi aree a essere minate dai progressi dell'IA.

I droni sono stati utilizzati in alcuni siti industriali per un po' di tempo (vedi New Boss on Construction Sites Is a Drone ) e varie aziende, come Kespry , Volabilità , e CyPhy , offrono sistemi aerei per il monitoraggio delle miniere, l'ispezione di turbine eoliche e la valutazione dei reclami assicurativi degli edifici. Ma la tecnologia necessaria per automatizzare una parte maggiore del processo sta diventando accessibile. Una tecnologia simile consente anche ai robot di navigare autonomamente attraverso uffici e centri commerciali alla ricerca di comportamenti anomali (vedi Rise of the Robot Security Guard).

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Avitas utilizza droni, robot su ruote e veicoli subacquei autonomi per raccogliere le immagini necessarie per l'ispezione da raffinerie di petrolio, gasdotti, torri di raffreddamento e altre apparecchiature. L'azienda utilizza il sistema DGX-1 di Nvidia, un computer progettato per un tipo di apprendimento automatico all'avanguardia, per guidare questi veicoli nello stesso punto e per analizzare i dati dell'immagine per possibili difetti.

Il sistema di Nvidia utilizza il deep learning, un approccio che prevede l'addestramento di una rete neurale simulata molto ampia per riconoscere i modelli nei dati e che si è dimostrato particolarmente efficace per l'elaborazione delle immagini. È possibile, ad esempio, addestrare una rete neurale profonda per identificare automaticamente i guasti in una linea elettrica alimentando migliaia di esempi precedenti. In alcuni casi, il deep learning può eseguire il riconoscimento delle immagini in modo più affidabile di quanto potrebbe fare una persona.

Alex Tepper, il fondatore di Avitas, afferma che i clienti dell'azienda spendono centinaia di milioni per ispezionare manualmente le apparecchiature. Questo di solito coinvolge qualcuno che si reca in una posizione remota per esaminarlo. Un drone o un robot può raccogliere automaticamente immagini dello stesso punto molte volte, forse facilitando il rilevamento di difetti che altrimenti potrebbero passare inosservati. L'approccio può far risparmiare a una raffineria, ad esempio, circa 1 milione di dollari all'anno sulle ispezioni, stima l'azienda.

I progressi nell'IA stanno anche rendendo più facile insegnare ai robot a navigare verso una posizione da soli. Questa settimana, per esempio, neurale , un'azienda specializzata in deep learning, ha lanciato un toolkit per droni che può essere utilizzato per addestrare un veicolo a riconoscere o seguire un particolare oggetto e per evitare ostacoli.

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