„Fulcrum“ teikia patikrinimo duomenų vamzdyną konsolių analizei, aiškina „Gecko Robotics“.

„Fulcrum“ gali užtikrinti, kad „Cantilever“ turėtų aukštos kokybės infrastruktūros duomenis analizuoti. Šaltinis: Gecko Robotics

Robotinė didelių struktūrų ir ypatingos svarbos infrastruktūros priežiūra yra naudinga tik tiek, kiek jos pateikiami duomenys. „Gecko Robotics Inc.“ paskelbė apie savo „Fulcrum“ programinę įrangą, skirtą duomenų gavimui ir kokybei. Pirmą kartą viešai buvo naudojamasi šią savaitę.

Pitsburge įsikūrusi įmonė, geriausiai žinoma dėl savo robotų, galinčių lipti į tankus ir juos prižiūrėti, taip pat sukūrė dronus ir programinę įrangą. Ji teigė, kad jos operacinė platforma „Cantilever“ naudoja dirbtinį intelektą ir robotiką (AIR) duomenų analizei ir greitam sprendimų priėmimui palaikyti.

Jake'as Loosararianas, vienas iš įkūrėjų ir generalinis direktorius, ir Jennifer Padgett, „Gecko Robotics“ inžinerijos vadovė, paaiškino Roboto ataskaita kaip „Fulcrum“ ir „Cantilever“ gali suteikti naujų įžvalgų iš robotų atliekamų patikrinimų.

Fulcrum įgalina duomenų analizę iš kelių šaltinių

Kas yra Fulcrum?

Loosararian: Jenn sukūrė ir pastatė „Fulcrum“. Jo dizainas yra orientuotas į API (programų programavimo sąsają) robotams sukūrimą.

Visa tai palaiko mūsų Gecko tikslą – apsaugoti svarbiausią infrastruktūrą. Tam reikia informacijos apie pastatytą pasaulį.

Robotai, ginkluoti skirtingais jutikliais, fizinį atomų pasaulį paverčia bitais. Svarbiausia yra užtikrinti, kad šie bitai duotų naudingų rezultatų.

Robotų ir dronų jutikliai gali rinkti daug duomenų – kaip nustatyti, kas naudinga?

Loosararian: Su savo robotais, kurie lipa sienomis arba iš fiksuotų jutiklių, renkame tiek daug ir įvairios informacijos. Nepakanka tik surinkti ir apdoroti šiuos duomenis. Norime kuo arčiau priartėti prie proceso.

„Fulcrum“ yra specialiai sukurtas rinkti duomenų rinkinius, skirtus didelio tikslumo pamatų modeliams. Jis sukurtas ne tik užtikrinti kokybiškus visų tipų robotų ir jutiklių duomenis, bet ir paspartinti mūsų gebėjimą užfiksuoti duomenų sluoksnius mūsų „Cantilever“ įmonės programinei įrangai.

Pavyzdžiui, pagal juos galima numatyti, kada nutekės tankas, sugrius tiltas ar reikės modernizuoti karinio jūrų laivyno laivą.

Padgett: Mes kuriame patvirtinimo sistemą naudodami savo dalykinę patirtį. Surinkome milijonus duomenų taškų, o žmonės paprastai renka duomenų taškus kas kvadratinę pėdą ar dvi.

Naudodami Fulcrum suprantame duomenis, kai juos renkate, ir dar kartą juos patikriname. Mes optimizavome betono patikrinimus raketų silosuose, taip pat rezervuaruose ir katiluose.

Gecko Robotics siūlo suprasti infrastruktūros sveikatą

Kaip „Gecko Robotics“ pereina nuo robotikos aparatinės įrangos prie AI?

Loosararian: Tradiciškai sukūrėme duomenų rinkimo aparatinę įrangą. Duomenų kokybė yra atskaitos taškas.

Mes padedame žmonėms suprasti, kuo remiasi jų pragyvenimo šaltiniai, pateikdami išsamų vaizdą. Patikrinimai turi įtakos viskam – nuo ​​važiavimo per tiltą iki elektros įjungimo.

Mes tikime duomenų demokratizavimu. Negalime patys sukurti visų robotų, ir aš neseniai scenoje kalbėjau apie humanoidinių robotų, tokių kaip Tesla Optimus, potencialą.

Sukūrėme dirbtinį intelektą ir sukūrėme ontologiją, skirtą sujungti dalykus, kad galėtume stebėti ir palaikyti infrastruktūros būklę. Kritinės infrastruktūros kūrimas ir eksploatavimas yra pasaulinio konkurencingumo klausimas.

Padgett: Naudodamas AI išankstiniam apdorojimui ir žemo lygio euristiką pagrindiniuose moduliuose, „Gecko“ gali pateikti klientams naudingų duomenų. „Fulcrum“ iš tikrųjų yra skirta teikti aukštesnio lygio analizę.

Džeikai, paminėjai API ir darbą su kitais robotais. Su kuo tu dirbi?

Loosararian: Mes jau užmezgėme partnerystes ir tikriname keliolika įmonių, ieškodami įrankių, kurie bus sertifikuoti pagal Gecko skėtį. Norime įtraukti kuo daugiau robotų.

Tuo pačiu metu mes labai skeptiškai vertiname, kurie robotai iš tikrųjų yra vertingi. Kai su platforma einame į rinką, suprantame, kurios priemonės yra tinkamos rinkodarai, o ne iš tikrųjų padėti verslui.

Mūsų nedomina mokslinių tyrimų projektai; mus domina įmonės, kurios nori konkretaus, realaus poveikio per 90 dienų. Šiuo metu aparatinė ir programinė įranga yra labai skeptiška, tačiau naudojant mūsų robotus ir dirbtinio intelekto valdomą programinę įrangą, sutaupoma tikrai.

Sukūrėme santraukas, kaip bendrauti su tam tikrų tipų robotais, dronais ir jūrų sistemomis. Tai leidžia lengvai pridėti; įtraukdami juos į savo komunikacijos protokolą, esame kalbos agnostikai.

Mus taip pat domina nauji jutiklių tipai ir kaip jie gali paveikti rezultatus.

Kreipkitės kalbėti.

Nuspėjamasis priežiūros raktas į vertės pasiūlymą

Kokioms pramonės šakoms tai gali padėti?

Loosararian: Tai ne viena pramonės šaka; tai visi. Infrastruktūra didžiulė – nuo ​​lėktuvnešių iki kalnakasybos įmonių. Turime produktų ir paslaugų, padedančių jiems suprasti savo turto būklę.

Šiuo metu mes sutelkiame dėmesį į pastatytas struktūras, kuriose naudojami naujos kartos daiktų interneto (daiktų interneto) jutikliai. Su fiksuotais robotais, tinkliniais tinklais ir 5G mes įsivaizduojame daugiau.

„Cantilever“ jau teikia duomenis apie 500 000 aktyvų ir jau keičia klientų veiklos būdus.

Mus nuolat kreipiasi įmonės, norinčios, kad integruotume automatizuotą remontą ir valymą, kurie yra svarbios saugos ir aplinkos tausojimo funkcijos.

Norime užtikrinti, kad galėtume patenkinti augantį tokių dalykų, kaip laivų statyklų priežiūra, poreikį, kai trūksta kvalifikuotų žmonių. „Fulcrum“ turi galimybę pasiūlyti svarbią informaciją, pakeisdama standartines darbo procedūras iš žmonių surinktų duomenų.

Taigi ar tikslas yra taikyti daiktų internetą ir dirbtinį intelektą, kad būtų galima pastebėti problemas, kol jos netampa problemomis?

Loosararian: Galime žinoti, ką robotas veikia, ką jis turėtų rinkti, ir gauti analizę. Naudodami eksploatacijos pratęsimo AIR modulį galime pažvelgti į betono, anglinio plieno ir nerūdijančio plieno duomenų sluoksnius, kad pailgintume ypatingos svarbos infrastruktūros tarnavimo laiką.

Fulcrum taip pat yra kapitalo išlaidų (kapitalo išlaidų) optimizavimo dalis. Vartotojai nori išvengti dalykų keitimo, prastovų ar katastrofiškų gedimų. Jiems reikia konkrečių duomenų, o ne plataus potėpio, kad jiems nereikėtų jaudintis dėl permokėjimo, kad pakeistų tai, ko dar nereikia pakeisti.

Kita galimybė – proceso optimizavimas. Pavyzdžiui, naftos bendrovė turi suprasti, kaip didesnė natrio koncentracija Meksikos įlankoje paveiks jos turtą. Tai integruota į „Fulcrum“ „Cantilever“ duomenų srautą.