Los drones y los robots se están haciendo cargo de la inspección industrial

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Sistemas Avitas , una subsidiaria de GE con sede en Boston, ahora usa drones y robots para automatizar la inspección de infraestructura como tuberías, líneas eléctricas y sistemas de transporte. La empresa está utilizando tecnología de aprendizaje automático lista para usar de Nvidia (50 Smartest Companies 2017) para guiar los controles e identificar automáticamente anomalías en los datos recopilados.

El esfuerzo muestra cómo los drones y los sistemas robóticos de bajo costo, combinados con los rápidos avances en el aprendizaje automático, están haciendo posible la automatización de sectores completos de trabajo de baja calificación. Si bien existe mucha preocupación sobre la automatización de los trabajos en la fabricación y las oficinas, las inspecciones de seguridad y seguridad de rutina pueden ser una de las primeras áreas importantes que se vean socavadas por los avances en IA.

Los drones se han utilizado en algunos sitios industriales durante un tiempo (ver New Boss on Construction Sites Is a Drone), y varias empresas, como Kespry , Volabilidad , y cyphy , ofrecen sistemas aéreos para monitorear minas, inspeccionar turbinas eólicas y evaluar reclamos de seguros de edificios. Pero la tecnología requerida para automatizar más el proceso ahora se está volviendo accesible. Una tecnología similar también permite que los robots naveguen de forma autónoma a través de oficinas y centros comerciales en busca de comportamientos anómalos (ver Rise of the Robot Security Guard).

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Avitas utiliza drones, robots con ruedas y vehículos submarinos autónomos para recopilar las imágenes necesarias para la inspección de refinerías de petróleo, gasoductos, torres de refrigeración y otros equipos. La compañía está utilizando el sistema DGX-1 de Nvidia, una computadora diseñada para un tipo de aprendizaje automático de vanguardia, para guiar estos vehículos al mismo lugar y analizar los datos de la imagen en busca de posibles defectos.

El sistema de Nvidia emplea el aprendizaje profundo, un enfoque que implica entrenar una red neuronal simulada muy grande para reconocer patrones en los datos y que ha demostrado ser especialmente bueno para el procesamiento de imágenes. Es posible, por ejemplo, entrenar una red neuronal profunda para identificar automáticamente fallas en una línea eléctrica alimentando miles de ejemplos anteriores. En algunos casos, el aprendizaje profundo puede realizar el reconocimiento de imágenes de manera más confiable que una persona.

Alex Tepper, el fundador de Avitas, dice que los clientes de la compañía gastan cientos de millones en equipos de inspección manual. Esto generalmente implica que alguien viaje a un lugar remoto para examinarlo. Un dron o robot puede recopilar automáticamente imágenes del mismo lugar muchas veces, lo que tal vez facilite la detección de fallas que de otro modo podrían pasar desapercibidas. El enfoque puede ahorrarle a una refinería, por ejemplo, alrededor de $ 1 millón anual en inspecciones, estima la compañía.

Los avances en IA también están facilitando enseñar a los robots a navegar a una ubicación por sí mismos. Esta semana, por ejemplo, Neurala , una empresa que se especializa en aprendizaje profundo, lanzó un kit de herramientas para drones que se puede usar para entrenar a un vehículo para que reconozca o siga un objeto en particular, y para evitar obstáculos.

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