Основные технологические достижения в области дронов меняют способы проведения инспекций активов, а решения с использованием дронов заменяют сложные и опасные ручные проверки, значительно сокращая время и затраты.

Вопрос, который естественным образом следует из этого утверждения, заключается в том, улучшились ли бизнес-процессы, чтобы соответствовать этим достижениям? С появлением новых технологий сбора данных в настоящее время генерируются большие объемы данных.

Настоящая проблема заключается в обработке и преобразовании этих данных в полезную информацию. Именно здесь искусственный интеллект (ИИ) должен преобразовать энергетическую отрасль, оцифровав контроль и управление активами.

«Мы очень уверены в наших возможностях ИИ. Мы построили его довольно тщательно за последние два года с тех пор, как начали это путешествие. Через модель прошли десятки тысяч столбов, и результаты оказались на удивление точными — фактически мы еще не упустили ни одного дефекта с собственным приложением искусственного интеллекта Aerodyne», — говорит Тони Гилберт, генеральный директор Aerodyne Australia.

Используя дроны, предприятия собирают беспрецедентный объем аэрофотоданных. Но, чтобы раскрыть потенциал данных, управляющим активами необходим систематический подход к сбору, анализу и применению воздушной разведки.

Без интеллектуальной аналитики на основе ИИ данные никогда не раскроют весь свой потенциал и не смогут извлечь выгоду из новейшего отраслевого инструмента. Слишком часто у корпораций нет времени и ресурсов, чтобы вручную фильтровать огромное количество результатов для получения данных, которые можно использовать. К счастью, благодаря расширению возможностей ИИ-аналитики ценность собранных данных значительно возрастает благодаря новым бизнес-решениям, которые владельцы активов могут использовать на основе этих данных.

Управление активами и их анализ особенно сложны, поскольку секции могут занимать десятки миль и генерировать несколько тысяч изображений. Существующие методы, используемые для управления, анализа и обмена этими данными, невероятно трудоемки. Операторы должны проводить дни, вручную собирая необработанные неструктурированные данные, проверяя библиотеки изображений, чтобы найти проблемы, а затем накладывать эту информацию на карту с помощью различных платформ и программных приложений.

Это приводит к увеличению времени и затрат на проект, что чаще всего означает, что данные используются не полностью, в результате чего клиент теряет видимость данных в отрасли, где время имеет первостепенное значение.

Действующие данные стоят рядом с мощным и надежным дроном, вероятно, самым важным фактором развития индустрии дронов. Дроны часто генерируют большие объемы данных — иногда больше, чем мы можем обработать. Дроны приносят пользу пользователю только в том случае, если есть способы быстро обрабатывать данные и не прилагать к этому процессу дополнительных усилий. Чем быстрее, точнее и проще можно оценить изображения, тем лучше.

Сочетание дронов и искусственного интеллекта кажется ответом на вышеупомянутые проблемы. В настоящее время почти каждая компания, занимающаяся обработкой данных, аналитикой или «автономным» управлением полетом, заявляет об использовании искусственного интеллекта, машинного или глубокого обучения. Но что означают эти термины? Как они соотносятся друг с другом и где применяются эти «термины»? Следующий текст призван ответить именно на эти вопросы.

В целом ИИ описывает возможности машин, которые могут выполнять сложные задачи, обладающие характеристиками человеческого интеллекта, и включают в себя такие вещи, как рассуждение, решение проблем, планирование, обучение, а также понимание и чтение человеческого языка. В настоящее время искусственный интеллект с машинным обучением, глубокое обучение и планирование движения являются самыми актуальными темами в управлении активами с использованием дронов.

Восприятие машины

Начнем с машинного восприятия. Поскольку многие связанные с ИИ задачи для дронов связаны с распознаванием изображений, беспилотный летательный аппарат должен каким-то образом воспринимать и поглощать окружающую среду или объекты. Обычно это делается с помощью таких датчиков, как электрооптические, стереооптические и LiDAR. Этот процесс называется машинным восприятием.

Компьютерное зрение (резюме)

После того, как дрон получил необработанные данные датчика, их обычно необходимо каким-то образом проанализировать, чтобы извлечь значимую информацию для определенной цели. Эта способность называется «Компьютерное зрение» и связана с автоматическим извлечением, анализом и пониманием полезной информации из одного или нескольких изображений.

Машинное обучение (МО)

Для оптимизации дифференцируемых параметров могут применяться методы машинного обучения. В отличие от программного обеспечения, которое было запрограммировано вручную и выполняло задачи с конкретными инструкциями (например, программное обеспечение Computer Vision), алгоритмы машинного обучения разработаны таким образом, что они могут обучаться и улучшаться с течением времени при воздействии новых данных.

Глубокое обучение (DL)

Глубокое обучение, с другой стороны, является специализированным методом обработки информации и подмножеством машинного обучения, которое использует нейронные сети и большие объемы данных для принятия решений. Методы обучения основаны на функционировании человеческого мозга, который также состоит из связанных между собой нейронов. Так называемые искусственные нейронные сети состоят из нескольких слоев, каждый из которых связан со следующим слоем и отвечает за определенную задачу. Такой дизайн позволяет комбинировать и расширять изученное новым содержанием.

Когда вы сочетаете интеллектуальные алгоритмы и возможности прогнозирования с точностью географических информационных систем (ГИС) и технологий беспилотников, вы получаете четкий анализ аэрофотоснимков. Оснащенные передовым картографическим программным обеспечением, дроны используют датчики для захвата, измерения, передачи и хранения нескольких слоев данных, выявляя тенденции и закономерности в режиме реального времени.

От управления инфраструктурными активами до оказания помощи при стихийных бедствиях улучшенное понимание с помощью ИИ закрывает информационные пробелы для более эффективного и обоснованного принятия решений.

По сравнению с устаревшими методами, сегодняшние картографические миссии дронов с искусственным интеллектом умнее, быстрее и точнее — и это приводит к затратам времени и денег.

Для инновационных компаний, стремящихся оставаться на шаг впереди, возможность быстро и экономично собирать точные данные о местоположении является отличительной чертой.

Искусственный интеллект — более подробная информация, более точные прогнозы и лучшее принятие решений.

Методы машинного обучения, такие как предсказание, классификация и регрессия, применялись в ГИС уже много лет. Но для успеха часто требовалось человеческое руководство по настройке параметров алгоритмов и созданию предустановленных определений. Недавние достижения в области искусственного интеллекта предлагают более глубокую информацию, новые статистические шаблоны для еще более качественной прогнозной аналитики и автономное картографирование дронов для повышения эффективности и снижения затрат.

  • Строительные компании используют дроны с искусственным интеллектом для сканирования и картографирования местности строительных площадок, выполняя за 15 минут работу, на которую у людей уходит несколько дней.
  • Дроны с искусственным интеллектом позволяют увидеть строительные машины с высоты птичьего полета во время проекта, предоставляя информацию для возможного создания самоуправляемого оборудования в будущем.
  • Дроны с искусственным интеллектом также могут использоваться для решения транспортных проблем или инженерных дилемм. В Руанде использование ИИ уже сократило время ожидания крови для переливания с четырех часов до пятнадцати минут.
  • В настоящее время Google работает с Пентагоном над разработкой ИИ для беспилотных боев, и эта технология уже используется для таких задач, как патрулирование границ, отслеживание штормов, проверка безопасности и мониторинг безопасности. Военные дроны могут нести припасы, оружие или камеры.
  • Такие компании, как Avitas Systems, дочерняя компания GE, используют дроны для проверки своей инфраструктуры, включая линии электропередач, транспорт и трубопроводы. Дроны могут выполнять работу более эффективно и безопасно, но они также могут предотвращать проблемы, выявляя несоответствия в данных.

Геопространственный ИИ может классифицировать земной покров на спутниковых снимках, извлекая информацию в масштабе. Умные машины понимают геопространственное окружение — как изображения, так и неструктурированные текстовые данные, которые автономно собирают информацию и обрабатывают ее в режиме реального времени.

Интеграция ГИС с картографированием дронов на базе искусственного интеллекта позволяет машинам воспринимать и понимать мир по-новому. Расширенные возможности сбора, анализа и прогнозирования географических данных и данных о местоположении имеют далеко идущие преимущества для сельского хозяйства, энергетики, строительства и даже реагирования на чрезвычайные ситуации. Благодаря автоматизации как расширенного исследования данных, так и мощной визуализации, искусственный интеллект обеспечивает надежную и своевременную аналитику в различных отраслях.

По мере того, как машины развивают потенциал для улучшения мира, ученые задают важный вопрос: что произойдет, если машины будут использовать свои когнитивные способности для совершения злонамеренных действий, а не доброжелательных? Это может произойти одним из двух способов. ИИ может быть запрограммирован на что-то полезное, и по пути могут возникать нежелательные побочные эффекты. Или он может попасть не в те руки и быть запрограммирован на разрушение. Поскольку ИИ может развиваться по мере того, как он работает и адаптируется для достижения своих целей, его действия может быть трудно предсказать.

И настоящая задача состоит в том, чтобы создавать дроны с искусственным интеллектом без этих дефектов!

Когда мир стремительно движется к автоматизации во всех возможных аспектах, почему бы не нам? Когда вы собираетесь выполнять какую-либо аналитику, решать проблемы или выполнять какие-либо задачи, не стесняйтесь попробовать некоторые аспекты ИИ. Чтобы узнать, как мы трансформируем и эффективно решаем подобные проблемы, свяжитесь с нами по адресу http://takvaviya.com/.