'로봇 + 드론 + 딥러닝' - 오일, 가스, 에댁지, 좋은정보

GE(General Electric) 산하 벤처캐피털 가면의 GE Venture로부터 투자받은 아비타시스템즈(Avita Systems)가 엔비디아 DGX시스템에서 대규모 시설을 운영하는 제조업을 위한 인공지능(AI) 기반시설 모니터링 서비스를 시작했습니다.

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아비타시스템즈는 오일, 가스, 에너지, 운송 등 대규모 설비와 인프라를 운영하는 업계로 시설 유지보수에 매년 매우 큰 비용을 쓰고 있어 아이디어를 얻었습니다. 이들 업종은 주로 사람을 통해 시설물의 검사와 유지보수를 한다. 예를 들어 각종 시설물 관리는 정지연구 일정에 맞춰 사람이 체크리스트를 들고 현장을 방문한다. 육안으로 시설을 관찰하고, 각종 센서 데이터를 휴대용 장치로 읽어냅니다. 그리고 다시 사무실로 돌아가서 연구 이야기를 입력합니다. 이상유무가 있으면 관련 수리일정을 잡겠습니다. 이런 식의 유지 보수는 일일이 사람이 현장에 가야 하기 때문에 시간, 인력, 자원이 많이 소모됩니다.

많은 스타트업이 기존의 연습이 가지는 "불편과 낭비"를 어떻게 해결할 지로부터, 사업 아이디어를 찾고 있습니다. 아비타시스템즈는 드론, 로봇, 딥러닝을 결합해 무인 유지보수 전망을 들여다봤습니다. 아비타시스템즈는 인공지능 분야의 슈퍼컴퓨터로 통하는 엔비디아DGX 시스템을 활용해 딥러닝을 산업시설 자산관리에 적용했습니다. 스타트업이 이렇게 큰 그림을 그릴 수 있다는 것! GPU가 없었다면 어려웠을 것입니다.아비타시스템즈는 사람의 눈이 아니라 드론과 로봇의 눈에서 더 확실하게 시설을 살펴볼 수 있는 가능성을 열었습니다. 시설물 결함을 자동으로 인지하는 기술을 드론과 로봇에 적용한 결과라고 할 수 있습니다. 서비스의 구조는 간단합니다.

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1가지>데이터 센터에는 엔비 디어 DGX1개 배치되고 딥-러닝을 실시합니다. 2>결함 자동 인식 기능을 부여한 드론과 로봇이 현장을 돌아다니며 각종 시설물의 이상 여부를 자동적으로 인지하여 정보를 모으고 있습니다. 이외에도 각종 센서 데이터도 수집하고 비디오나 사진으로 시설 상태도 기록합니다. 3>대규모 시설을 운영할 경우 현장과 데이터 센터 간 거리가 수십, 수백킬로나 떨어진 경우가 많슴니다. 모든 현장을 전용선이 나쁜 없는 고속 통신 수단으로 연결하기 오료프고 아니며 지리적 위치상 비용이 많이 들위성 통신이 유 1 한 접속 수단이라면? 네, 현장에 데스크탑 상의 인공지능 슈퍼컴퓨터로 불리는 DGX Station을 배치하고 드론과 로봇이 수집한 정보로 딥러닝을 하면 됩니다. 4>아비타 시스템스는 더 빨리 데이터를 캡처하고 디플러 닌을 수행할 수 있도록 시스템이나 서비스를 개선하고 나쁘지 않아아 갑니다. 아비타시스템즈가 적용한 딥러닝 모델은 실시간 정보 흐름 속에서 훈련을 반복하기 때문에 시간이 지날수록 효율성과 정확성이 높아집니다. 오 1, 가스, 에너지, 운송 등 현장에 드론이 나쁘지 않고 로봇을 보내고 실시간으로 정보를 수집하고 이를 재료로 해서 디플러 닌을 수행하면 어떤 실익이 있을까요? 숫자가 금방 나쁘지 않아요. 매년 시설 보수를 위한 다양한 비용이 25%감소하고, 수리 등에 의한 시설 같은 태국이다.시간이 한개 5%로 오전 됩니다. 이보다 더 중요한 수치는 곧 각종 보수 관련 검사와 대응 속도가 25퍼센트 아니며 빨라진다는 것이다.

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경영면의 효과 외에, 현장의 노동자나 시설 관리자의 안전면에서도 효과가 큽니다. 까다로운 그림을 보시겠습니다. 가스누출 등의 사고가 발생하면 현장에서 산업재해가 발생, 활용할 수 있지만 로봇이 수집한 정보에 딥러닝을 거듭하면 각종 사고가 과인하기 전에 예측 기반을 정비할 수 있어 사고를 미연에 방지할 수 있습니다.

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환경보호에도 도움이 되는 데다 오일, 가스, 주택지, 운송 등의 시설을 연구하기 위해 수십, 수백 km를 이동할 필요가 없기 때문이다. "현장을 누비는 것은 드론, 로봇, 수중장치 등 다방면에 걸쳐 있기 때문에 사람이 위험하다. 을 무릅쓰고 높은 곳에 올라가 본인, 깊은 물속에 들어가지 않아도 됩니다. 정말로 따라서, 본 포스팅은, 엔비디아·인프로그래픽스·이스토리를 참조해 작성한 것이다. 원본은 다음 링크를 참조하십시오. 또한 오일, 가스, 에덱, 운송 등 업계의 딥러닝 활용에 대한 자세한 스토리는 U-Cric 인공지능 마스터에게 문의하십시오. http://images.nvidia.com/content/pdf/NVIDIA-DGX-Systems-Avitas-GE-AI-Infographic.pdf