Cómo la autonomía de los drones abre una nueva period de oportunidades de IA



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[Editor’s note: American Robotics is a commercial developer of automated drone systems.]

los drones han sido hablado extensamente desde hace dos décadas. En muchos aspectos, esa atención ha sido justificada. Los drones militares han cambiado la forma en que luchamos en las guerras. Los drones de consumo han cambiado la forma en que filmamos el mundo. Sin embargo, para el mercado comercial, los drones han sido en gran medida un comienzo en falso. En 2013, la Asociación Internacional de Sistemas de Vehículos No Tripulados (AUVSI) predijo un $ 82 mil millones mercado para 2025. En 2016, PwC predijo $ 127 mil millones dentro del “futuro cercano”. Pero todavía no estamos cerca de esas proyecciones. ¿Porqué es eso?

Comencemos con el propósito principal de los drones en un entorno comercial: Recogida y análisis de datos. El dron en sí mismo es un medio para lograr un fin: una cámara voladora desde la que obtener una perspectiva aérea única de los activos para su inspección y análisis, ya sea una tubería, un depósito de grava o un viñedo. Como resultado, los drones en este contexto caen bajo el paraguas de «detección remota».

En el mundo de la teledetección, los drones no son el único jugador. Hay satélites de órbita alta, satélites de órbita baja, aviones, helicópteros y globos aerostáticos. ¿Qué tienen los drones que no tienen los otros métodos de teledetección? Lo primero es: resolución de imagen.

¿Qué significa realmente “alta resolución”?

La alta resolución de un producto es la baja resolución de otro producto.

La resolución de la imagen, o más acertadamente Floor Pattern Distance (GSD) en este caso, es un producto de dos factores principales: (1) qué tan poderoso es su sensor de imágenes y (2) qué tan cerca está del objeto que está capturando. Debido a que los drones generalmente vuelan muy cerca del suelo (50-400 pies AGL), la oportunidad de recopilar resoluciones de imagen más altas que las aeronaves o los satélites que operan a altitudes más altas es significativa. Eventualmente te encuentras con problemas de física, óptica y economía, y la única forma de obtener una mejor imagen es acercándote al objeto. Para cuantificar esto:

  • “Alta resolución” para el dron operar a 50 pies AGL con una cámara de 60 MP es de alrededor de 1 mm/píxel.
  • “Alta resolución” para un servicio de aviones tripuladoscomo el ya desaparecido terravionperiod de 10 cm/píxel.
  • “Alta resolución” para el servicio satelital de órbita baja, me gusta laboratorios planetaes de 50 cm/píxel.

Dicho de otra manera, los drones pueden proporcionar más de 500 veces la resolución de imagen de las mejores soluciones satelitales.

El poder de la alta resolución

¿Por qué importa esto? Resulta que existe una correlación muy directa y poderosa entre la resolución de la imagen y el valor potencial. Como cube la frase informática: «basura que entra, basura que sale». La calidad y la amplitud de las oportunidades de análisis basadas en visión synthetic son exponencialmente más altas en las resoluciones que puede proporcionar un dron en comparación con las resoluciones que ofrece un dron. otros metodos.

Un satélite podría decirle cuántas plataformas de pozos hay en Texas, pero un dron puede decirle exactamente dónde y cómo se filtra el equipo en esas plataformas. Un avión tripulado podría decirle qué parte de su campo de maíz está estresado, pero un dron puede decirle qué plaga o enfermedad lo está causando. En otras palabras, si quieres resolver una grieta, error, maleza, fuga o anomalía pequeña related, necesita la imagen adecuada resolución Estoy tan.

Incorporando la inteligencia synthetic a la ecuación

Una vez que se obtiene la resolución de imagen adecuada, ahora podemos empezar a entrenar Redes neuronales (NN) y otros aprendizaje automático (ML) para aprender sobre estas anomalías, detectarlas, alertar sobre ellas y potencialmente incluso predecirlas.

Ahora nuestro software program puede aprender a diferenciar entre un derrame de petróleo y una sombra, calcular con precisión el volumen de una pila de materials o medir una ligera inclinación en una vía férrea que podría provocar un descarrilamiento.

American Robotics estima que más de 10 millones de sitios de activos industriales en todo el mundo tienen uso de sistemas automatizados de drones en una caja (DIB), recopilando y analizando más de 20 GB por día por dron. En el Estados Unidos solohay más de 900 000 plataformas de pozos de petróleo y gasoline, 500 000 millas de tuberías, 60 000 subestaciones eléctricas y 140 000 millas de vías férreas, todo lo cual requiere un monitoreo constante para garantizar la seguridad y la productividad.

Como resultado, la escala de esta oportunidad es realmente difícil de cuantificar. ¿Qué significa digitalizar completamente los activos físicos del mundo todos los días, en todas las industrias críticas? ¿Qué significa si podemos comenzar a aplicar IA moderna a petabytes de datos de extremely alta resolución que nunca antes existieron? ¿Qué eficiencias se desbloquean si puede detectar cada fuga, grieta y área dañada casi en tiempo actual? Cualquiera que sea la respuesta, apostaría a que las cifras de $82 mil millones y $127 mil millones estimadas por AUVSI y PwC son realmente bajas.

Entonces: si la oportunidad es tan grande y clara, ¿por qué estas predicciones del mercado aún no se han hecho realidad? Ingrese la segunda capacidad importante desbloqueada por la autonomía: frecuencia de imagen.

¿Qué significa realmente “alta frecuencia”?

La tasa de frecuencia de imagen útil es 10x o más de lo que la gente pensó originalmente.

La mayor diferencia de rendimiento entre sistemas autónomos de drones y los piloteados es la frecuencia de captura, procesamiento y análisis de datos. Para el 90 % de los casos de uso de drones comerciales, un dron debe volar de forma repetitiva y continua sobre la misma parcela de tierra, día tras día, año tras año, para tener valor. Este es el caso de los campos agrícolas, los oleoductos, las granjas de paneles solares, las plantas de energía nuclear, la seguridad perimetral, las minas, las vías férreas y los patios de acopio. Al examinar el ciclo de operación completo desde la configuración hasta el procesamiento de los datos analizados, está claro que operar un dron manualmente es mucho más que un trabajo de tiempo completo. y en un promedio de $150/hora por operador de drones, está claro que una carga operativa de tiempo completo en todos los activos simplemente no es factible para la mayoría de los clientes, casos de uso y mercados.

Esta es la razón principal por la que todas las predicciones sobre la industria de los drones comerciales se han retrasado hasta ahora. Generar imágenes de un activo con un dron una o dos veces al año tiene poco o ningún valor en la mayoría de los casos de uso. Por una u otra razón, se pasó por alto este requisito de frecuencia y hasta hace poco [subscription required]la mayoría de los gobiernos federales de todo el mundo prohibieron las operaciones autónomas que permitirían inspecciones de drones de alta frecuencia.

Con un sistema de dron en una caja completamente automatizado, los humanos en el terreno (tanto pilotos como observadores) se han eliminado de la ecuación y, como resultado, la economía ha cambiado por completo. La tecnología DIB permite una operación constante, varias veces al día, a menos de una décima parte del costo de un servicio de dron operado manualmente.

Con esta mayor frecuencia viene no solo el ahorro de costos sino, lo que es más importante, la capacidad de rastrear problemas cuándo y dónde ocurren y entrenar adecuadamente los modelos de IA para que lo hagan de manera autónoma. Dado que no sabe cuándo ni dónde ocurrirá una fuga de metano o una fisura en un amarre de riel, la única opción es escanear cada activo con la mayor frecuencia posible. Y si está reuniendo tantos datos, es mejor que cree algún software program para ayudar a filtrar la información clave para los usuarios finales.

Vincular esto a las aplicaciones del mundo actual hoy

La tecnología de drones autónomos representa una capacidad revolucionaria para digitalizar y analizar el mundo físico, mejorando la eficiencia y la sostenibilidad de la infraestructura crítica de nuestro mundo.

Y afortunadamente, tenemos finalmente Salió de lo teórico y en el operativo. Después de 20 largos años de subir y bajar drones en el Hype Cycle de Gartner, la «meseta de productividad» está llegando a su punto máximo.

En enero de 2021, American Robotics se convirtió en la primera empresa aprobado por la FAA para operar un sistema de drones más allá de la línea de visión visible (BVLOS) sin humanos en el suelo, el hito basic desbloqueando las primeras operaciones verdaderamente autónomas. En mayo de 2022, esta aprobación se amplió para incluir 10 sitios totales en ocho estados de EE. UU., lo que indica un camino claro hacia la escala nacional.

Más importante aún, el software program de IA ahora tiene un mecanismo práctico para florecer y crecer. Empresas como Informes de existencias están utilizando tecnología de drones automatizados para la volumetría y el inventario diarios de las reservas vigilancia. los Ardena El software program Rail-Inspector ahora tiene un camino a escala en toda la infraestructura ferroviaria de nuestra nación.

Empresas de software program de IA como dinam.ai tener un nuevo mercado por su tecnología y servicios. Y clientes como Chevron y ConocoPhillips miran hacia un futuro cercano en el que las emisiones de metano y las fugas de petróleo se reduzcan significativamente utilizando inspecciones diarias de sistemas de drones autónomos.

Mi recomendación: No mires al smartphone, sino al campos de petróleo, patios de ferrocarril, patios de acopioy granjas para la próxima revolución de datos e inteligencia synthetic. Puede que no tenga la misma pompa y circunstancia que el «metaverso», pero el industrial metaverso podría ser más impactante.

Reese Mozer es cofundadora y directora ejecutiva de American Robotics.

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