Cómo la autonomía de los drones abre una nueva era de oportunidades de inteligencia artificial

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

Se ha hablado mucho sobre los drones desde hace dos décadas. En muchos aspectos, esa atención estaba 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) planeó un 82 mil millones de dólares mercado para 2025. En 2016, PwC predijo 127 mil millones de dólares en el futuro próximo”. Pero todavía no estamos cerca de esas proyecciones. ¿Porque?

Comencemos con el objetivo principal de los drones comerciales: Recogida y análisis de datos. El dron en sí mismo es un medio para 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 en órbita alta, satélites en órbita baja, aviones, helicópteros y globos aerostáticos. ¿Qué tienen los drones que otros métodos de teledetección no tienen? 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 precisamente la Distancia de muestra del suelo (GSD) en este caso, es el producto de dos factores principales: (1) qué tan poderoso es su sensor de imágenes y (2) qué tan cerca está del objeto que está fotografiando. Debido a que los drones generalmente vuelan muy cerca del suelo (50-400 pies AGL), la oportunidad de captar resoluciones de imagen más altas que las aeronaves o los satélites que operan a altitudes más altas es significativa. Eventualmente hay problemas con la física, la óptica y la economía y la única forma de obtener una mejor imagen es acercarse al objeto. Para cuantificar esto:

  • “Alta resolución” para Un dron La operación AGL de 50 pies con una cámara de 60MP es de aproximadamente 1 mm / píxel.
  • “Alta resolución” para un servicio aéreo tripuladocomo el ahora difunto Terravioera de 10 cm/píxel.
  • “Alta resolución” para un servicio de satélite de órbita baja, gusta laboratorios planetaes de 50 cm / píxel.
  • En otras palabras, los drones pueden proporcionar hasta 500 veces la resolución de imagen de las mejores soluciones satelitales.

    El poder de la alta resolución

    ¿Porque es importante? Resulta que existe una correlación muy directa y poderosa entre la resolución de la imagen y el valor potencial. Como dice la frase informática: “basura adentro, basura afuera”. La calidad y la amplitud de las oportunidades de análisis basadas en visión por computadora son exponencialmente más altas en las resoluciones que puede proporcionar un dron que otros métodos.

    Un satélite podría decirle cuántos 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 estresada, pero un dron puede decirle qué plaga o enfermedad la está causando. En otras palabras, si quieres resolver una grieta, error, maleza, fuga o pequeña anomalía similar, se necesita la imagen correcta resolución para hacerlo

    Incorporando la inteligencia artificial a la ecuación

    Una vez obtenida la resolución de imagen correcta, ahora podemos comenzar a entrenar redes neuronales (NN) y otros algoritmos de aprendizaje automático (ML) para conocer estas anomalías, detectarlas, alertarlas y, potencialmente, incluso predecirlas.

    Ahora nuestro software puede aprender a distinguir entre un derrame de petróleo y una sombra, calcular con precisión el volumen de un stock o medir una ligera pendiente en una vía que podría provocar un descarrilamiento.

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

    En consecuencia, el alcance de esta oportunidad es realmente difícil de cuantificar. ¿Qué significa digitalizar completamente los recursos físicos del mundo todos los días, en todos los sectores críticos? ¿Qué significa si podemos comenzar a aplicar IA moderna a petabytes de datos de ultra alta resolución que nunca antes existieron? ¿Qué eficiencias se desbloquean si puede detectar cada fuga, grieta y área dañada casi en tiempo real? 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 amplia y clara, ¿por qué estas predicciones del mercado aún no se han hecho realidad? Introduzca la segunda capacidad importante desbloqueada por autonomía: frecuencia de imagen.

    ¿Qué significa realmente “alta frecuencia”?

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

    La mayor diferencia de rendimiento entre sistemas de drones autónomos y los impulsados ​​es la frecuencia de adquisición, procesamiento y análisis de datos. Para el 90% de los casos de uso de drones comerciales, un dron tiene que volar repetida y continuamente sobre el mismo terreno, día tras día, año tras año, para tener valor. Este es el caso de campos agrícolas, oleoductos, granjas de paneles solares, plantas de energía nuclear, seguridad perimetral, minas, patios ferroviarios y depósitos de almacenamiento. Al observar todo el ciclo operativo, desde la configuración hasta los datos procesados ​​y analizados, está claro que la operación manual de un dron es mucho más que un trabajo de tiempo completo. y en un promedio de $ 150 / hora Para el 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 todos los pronósticos sobre la industria de drones comerciales se han retrasado hasta ahora. Imaginar 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 razón u otra, este requisito de asistencia se ha pasado por alto y hasta hace poco [subscription required]La mayoría de los gobiernos federales de todo el mundo prohibieron las operaciones autónomas que permitían inspecciones de drones de alta frecuencia.

    Con un sistema de drones en una caja completamente automatizado, los humanos en tierra (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, por menos de una décima parte del costo de un servicio de dron operado manualmente.

    Con esta mayor frecuencia, no solo se logran ahorros de costos sino, lo que es más importante, la capacidad de rastrear problemas cuándo y dónde ocurren y capacitar adecuadamente a los modelos de IA para que lo hagan de manera independiente. Dado que se desconoce cuándo y dónde ocurrirá una fuga de metano o una rotura de vía, la única opción es escanear cada activo con la mayor frecuencia posible. Y si recopila tantos datos, lo mejor es crear un software que ayude a filtrar la información clave para los usuarios finales.

    Conectando esto con las aplicaciones del mundo real hoy

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

    Y por suerte tenemos por fin salido del teórico e en el operativo. Después de 20 largos años de conducir drones de un lado a otro del Hype Cycle de Gartner, la “meseta de productividad” está llegando a su clímax.

    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 (BVLOS) sin humanos en el suelo, un hito fundamental desbloqueando las primeras operaciones verdaderamente autónomas. En mayo de 2022, esta aprobación se amplió para incluir 10 sitios totales en ocho estados de los Estados Unidos, señalando un camino claro a escala nacional.

    Más importante aún, el software de inteligencia artificial ahora tiene un mecanismo práctico para prosperar y crecer. Empresas como Informes de inventario están utilizando tecnología de drones automatizados para el stock volumétrico y el inventario diario vigilancia. los Ardena El software Rail-Inspector ahora tiene un camino para subir a través de la infraestructura ferroviaria de nuestra nación.

    A las empresas de software de inteligencia artificial les gusta dinam.ai Teniendo un nuevo mercado por su tecnología y servicios. Y clientes como Chevron y ConocoPhillips esperan un futuro cercano donde las emisiones de metano y los derrames de petróleo se reducirán significativamente mediante el uso de inspecciones diarias de sistemas de drones autónomos.

    Mi consejo: no mires el smartphone, sino el campos de petróleo, patios de ferrocarril, depósitos de valoresY granjas para la próxima revolución de datos e inteligencia artificial. Puede que no tenga la misma pompa y circunstancias que el “metaverso”, pero el industrial el metaverso podría ser más impactante.

    Reese Mozer es cofundadora y directora ejecutiva de American Robotics.

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