安全檢查:人工智能能夠大展拳腳的下一個領域

安全檢查:人工智能能夠大展拳腳的下一個領域

人工智能雖然已經被承諾可以在多個行業進行整合,但是它的支持者經常感到失望。而正在實現的面相企業的可重複的和細節導向的安全檢查,則可能是一個完美的應用案例。

圍繞人工智能和就業的爭論由來已久。人工智能會奪走我們的工作,讓我們失業嗎?雖然有些工作確實會改變或消失——就像它們一直在做的那樣,而且還將繼續做下去——但人工智能也可能成為商業應用中的人力倍增因素,因為我們人類在這些應用中仍未發揮出應有的作用。

最近被列入瀕危列表的一系列工作,包括收集、儲存和分析TB級的無人機數據,這些數據的來源包括通訊塔、管道、太陽能電池板、橋樑和其他建築物,收集這些數據對人類來說可能是非常危險的。

操控無人駕駛飛機的重複性操作,分析它收集的大量數據——是一項容易讓人疲勞和出錯的工作。除飛行員外,負責在當天第25次無人機任務中檢查的第351絕緣體上發現裂紋的分析人士可能也會感到疲勞。如果絕緣體上的裂縫不是他們生活的激情所在,那麼他們就很可能會犯一個致命的或導致巨大損失的錯誤。

這就是人工智能夠發揮作用的地方——通過對人類神經系統的軟件模擬,它可以被訓練來部分抵消人類分析員必須日復一日地在巨大數據集上無情地執行的枯燥和重複的任務。實際上,無人機“借用”了人類的大腦,為企業提供其最終價值。

邊緣AI與定向分析

想想人類是如何檢查一個結構的:他們從粗略的觀察到對關鍵區域更深思熟慮和更長時間的分析,他們通過經驗或視覺檢查認識到這些關鍵區域。從某種意義上說,人類是有偏向的。但這些偏向,可以幫助人們快速決定如何使用寶貴的計算週期。

另一方面,想想無人機是如何收集數據的:它們在一個結構上飛行的方式幾乎總是獨立於實際收集的數據。無人機可能總是會花同樣的三秒鐘從一個正常區域的結構中收集數據。除非操作人員對無人機“感知”的內容有即時的視覺反饋,否則無人機將以不帶偏見的方式收集數據。結果可能是需要在飛行後收集更多的數據。

位於計算邊緣的人工智能(理想情況下是無人機本身)可以將無人機定向到相關結構,然後是結構中的子區域,然後是特定的、可能的異常數據存在的區域,從而對數據收集產生偏見。這可能會增加從感興趣區域收集數據的時間,從而引起對其他傳感器的注意,並提醒操作人員進行其他操作。

如今的無人機擁有足夠的計算能力來容納邊緣智能:無論是使用強大的Snapdragon處理器還是用更強大的Nvidia GPU。這些處理器都可以作為實時操作人工智能的基底,為這一重要的關鍵能力提供動力。

使用基於雲的人工智能和數據分析來獲得洞察力

一旦數據被收集和部署,複雜的分析任務就可以開始了。分析任務在結構清單和將對象的視覺外觀映射到更詳細的信息(例如模型和生產年份)或發現該對象的缺陷(包括腐蝕和損壞)之間變化。

每個任務收集了數以千計的靜止圖像或高清視頻。當使用人來分析一個個幀時,它不僅需要經濟成本,而且有一定的出錯概率。

考慮到大量的幀和多層信息的情況下,分析人員丟失關鍵幀的可能性會大大增加,而在關鍵幀中出現特定的項目,或者缺陷是最明顯的。

使用人工智能進行機械檢查的領導者之一是著名的深度學習軟件公司Neurala。類似的服務包括Intel的Insights和通用電氣的Avitas。Neurala聯合創始人兼首席執行官Max Versace解釋說,“與人類不同,人工智能不會感到疲勞。”人工智能係統可以被訓練來執行多種任務,從清點庫存到對3D圖像進行分類和發現其中的微小缺陷。“當然,能否成功地完成這些任務取決於是否有良好的人工智能,以及良好的訓練數據。

使用預測型人工智能來知道何時行動

檢查結構的原因之一是為了維護。能夠檢測到的裂紋或腐蝕將告訴分析師,在未來​​6至12個月內,該部件可能會出現故障,應計劃進行維護以避免停機。

這需要額外的、目標驅動的人工智能,它能夠考慮歷史數據,並將這些數據與具體結果相關聯。類似於一位醫生,他說:“如果你繼續吃薯條,就可以知道你可能會增重幾磅。”預測人工智能可以根據當前和過去的數據診斷出未來的系統狀態。人工智能在時間預測中的應用非常廣泛,從醫療數據到金融時間序列和網絡攻擊。人工智能也將在這個部門找到一份穩定的工作。

對人工智能在安全檢查中的期望

我們都希望人工智能明天就能在無人機和雲上使用,但更現實的觀察一下檢查生態系統就會發現,一些應用領域可能比其他領域來得更早。

雖然邊緣AI在原理上很有吸引力,但是AI的第一個應用領域是後期處理,因為這種AI不需要無人機上有特定的硬件。它將是在企業軟件基礎架構上運行的“人工智能插件”。

邊緣AI將在1:使用後期處理AI與處理最初攝取的數據結果一樣好時,以及2:為無人機等邊緣設備開發了更強大、更輕量級的處理器之後實現。

一旦上述兩個人工智能應用程序投入使用,預測性人工智能將發揮作用,為企業提供一個由人工智能驅動的完整軟件管道,最大限度地為企業提供數據收集、洞察力和可操作的智能。無人機檢查的時代終將到來,尤其是在人工智能的驅動下,它將大有所為。(來源:企業網D1Net)

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