在工業檢測領域 無人機與機器人已經成為主角

騰訊數碼訊（藍天）波士頓有一家公司叫作Avitas Systems，它是通用電氣的子公司。現在Avitas Systems已經用無人機、機器人檢查基礎設施，比如管線、電線、交通運輸系統。Avitas Systems使用的是機器學習技術，來自Nvidia，機器學習可以引導無人機、機器人檢查設施，分析收集的數據，尋找異常現象。

這件事告訴我們：將低價無人機、機器人系統與機器學習技結合，就可以讓低技術工作自動完成。有許多人擔心，在製造行業和辦公場所，許多工作將會被自動化技術替代，不過有一個領域最先受到AI的衝擊，那就是定期安全檢查工作。

有一些工業場地早就使用無人機了，例如，Kespry、Flyability和CyPhy等公司提供空中系統，用來監控礦場、風力渦輪機，還可以對建築保險索賠進行評估。在相似技術的支持下，機器人可以在辦公室、商場自動巡航，尋找異常行為。

Avitas用無人機、有輪機器人、自動水下工具收集圖片，檢查煉油廠、燃氣管道、冷卻塔及其它設施。它用到Nvidia DGX-1系統，DGX-1是一台強大的計算機，植入先進的機器學習技術，可以引導工具前往同一個地點，分析圖像數據，查找可能存在的異常現象。

Nvidia系統用到了深度學習技術，所謂深度學習，就是對模擬神經網路進行訓練，讓它識別數據模式，事實證明，用這種技術識別圖像效果相當好。例如，深度學習可以訓練神經網路，讓它自動查找電線線路上存在的問題。在某些場合下，深度學習識別圖像的精準度比人類還要高。

Avitas創始人亞歷克斯·泰佩爾（Alex Tepper）說，公司客戶花了許多錢請人檢查設備。一般來說，員工要前往偏遠地區查看設備。如果使用無人機和機器人，就可以自動收集同一個地方的圖片，多次收集，它可以偵測容易被人忽視的漏洞。按照Avitas的估計，採用這種方法檢查煉油廠設備每年可以節省1000萬美元。

有了先進的AI技術，機器人前往目的地也會容易很多。例如，深度學習技術公司Neurala推出一個無人機工具包，我們可以用它訓練工具，讓工具識別特定對象，或者跟著對象前進，避開障礙物。

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來源：technologyreview

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