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人工智能为机器人检查提供动力
发布时间:2018-02-24        浏览次数:264        返回列表

  在石油管道或炼油厂火炬烟囱上发现裂纹和腐蚀并非游戏,但它可能对向在PC游戏中成名的图形处理器公司寻求帮助有意义。随着来自GPU制造商Nvidia的人工智能(AI)进步,Avitas Systems可以使发电厂和炼油厂的工业检查更安全,更不用说更快,更便宜。
 

人工智能

  位于GE Venture的Avitas,专注于石油天然气,交通运输和能源行业的检测服务,正与Nvidia合作开发由AI培训的无人机和机器人驱动的检测服务。利用AI计算的 些 新进展来优化机器人的使用,Avitas估计该技术可将工业检测成本降低25%,同时提高安全性并缩短周转时间。

  Nvidia 新的AI超 计算机正在用于培训各种机器人,包括无人机,履带和自主水下航行器(AUV) - 所有这些机器人都可以检查难以进入的区域,例如水下管道,烟囱和电力线。对于人类来说,许多检查工作也是高风险和昂贵的,例如需要将火炬烟囱关闭几天以便足够冷却以进行检查。另 方面,机器人可以检查那些仍在运转的火炬烟囱。

  为视频游戏提供逼真的沉浸式视觉功能的相同技术非常适合人工智能 - 处理大量数据的计算能力。AI创建用于构建可重复路径的3D模型,使机器人能够从相同的角度和位置收集静态和视频图像。这些路径的可重复性意味着可以随着时间的推移捕获各种各样的图像,并将其输入到Avitas的基于云的平台, 进的图像分析可以检测到变化并测量工业资产上的确切缺陷,如裂纹和腐蚀。该平台还可以评估人眼通常不可见的缺陷严重程度,从而允许客户确定设备何时需要更换,并能够及早解决潜在问题。

  Nvidia DGX-1和DGX Station系统提供AI培训和巨大的计算能力,用于自动缺陷识别。Avitas数据科学家为图像分类和生成敌对神经网络构建卷积神经网络,以 大限度地减少标记捕获图像所涉及的工作量。Nvidia使Avitas能够训练软件来处理许多不同的图像,并根据各种模型确定何时准备识别缺陷。

  Avitas在AI Workbench中存储了深度学习模型,这是 项可以实时处理检测数据并重新训练模型以适应新使用案例的创新。“与Nvidia的合作使我们能够完全商业化我们的**,自助服务AI工作台,我们期待着利用与沃尔新的NVIDIA DGX站扩展其功能,”亚历克斯泰珀,企业和业务发展的创始人和负责人在Avitas。“通过我们的工作台,我们的工程师可以轻松创建和访问新的深度学习模型,以训练部署的软件,以便在检测点自动识别缺陷。”

  “Avitas系统公司将Nvidia DGX Station 次引入现场,并 次进入该领域,开拓了新的领域,”Nvidia公司DGX系统总经理Jim McHugh表示。“使用我们 新的DGX系统来帮助培训机器人并更好地预测工业缺陷会提高工作人员的安全性,保护环境并为公司节省大量成本。”