自動化機器人穿梭工業區，對人類沒法踏足之處開展摸索——那聽起來如科幻小說般的場景，實際上恰是AvitasSystems公司所供給的基于人工智能技巧的效勞，而那一效勞恰是由NVIDIA供給技術支持。
快遞分揀機器人怎么使用并聯分揀機器人原理圖煉油廠煙囪塔溫度可高達幾百攝氏度，要垂直向上攀登也相稱危險，若是要派工人前去檢測，若何才氣確保他的平安呢？此刻咱們全然不消憂郁這個問題，AvitasSystems公司正在借助AI跟NVIDIADGX，徹底改變這一代價400億美元的工業檢測市場。
平安背地的本錢
例如石油跟天然氣、交通運輸跟動力在內的許多行業，必需確保資產跟設備的畸形運轉工夫、和安全性跟合規性。公司每一年正在工業檢測的花消能夠高達上億美元，爾后正在維修上的本錢也能夠到達其五倍。
許多公司采取了傳統的基于工夫的檢測方法，期冀經由過程設定精確的檢測周期，正在毛病概率降低之前找出問題所在。這類方式平常會發生昂揚、但需要的本錢，同時也存在著能夠遁過檢測窗口期而被漏檢的危險。
GPU助力實現下危險性的檢測事情
中國分揀機器人許多范疇曾經起頭摒棄本來基于工夫的檢測方法。下危險性的檢測事情波及大批的數據跟概率計較，并須要對組件生效的效果停止注意的評價。
充足的信息可以賦能RBI，同時新一代無人機跟其他無人機器人技巧正在助力傳感器跟視頻數據收羅，為計較供給驅動力，實現更智能的維修籌劃。當GPU壯大的深度學習才能聯合了高等剖析跟機器人檢測，便可能助力AvitasSystems去供給一項可精準猜測什么時候須要維修的效勞。
這一進程的焦點就是NVIDIADGX-1，這一人工智能超等計較平臺正在賦能AvitasSystems借助所捕捉的重大數據量停止學習跟鍛煉。采取計算機視覺技巧，AvitasSystems可能習得檢測毛病、創立方針區域跟組件的熱圖以停止修復或替代、并依據計較出的危險肯定優先級。然后對那一訓練有素的模子停止優化，用于現場布置，此中一系列無人機跟其他裝備傳感器跟攝像頭的機器人會收羅檢測場合的數據跟視頻劇本。
全自動快遞分揀機器人工作原理此信息圖可能資助你相識AvitasSystems若何借助NVIDIADGX-1跟DGXStation去實現基于人工智能的機器人檢測效勞。請復制以下鏈接到瀏覽器檢查高清信息圖：
將數據中心帶到現場
分揀機器人的運行基礎是什么物流分揀機器人發展前景DGX-1的用武之地并不是局限于數據中心。接管檢測的工業區現場有時位于偏遠地區，四周也不壯大的收集基礎設施。從現場無人機跟機器人前往的數據平常量太大，也沒法反應到數據中心停止深度學習推理。
為應答這一應戰，AvitasSystems傾覆了傳統思維，借助NVIDIADGXStation將其數據中心帶入到了現場。它結構緊湊，才能上相當于數百個CPU，電力耗損也絕對更低。借助DGXStation，AvitasSystems可能做到就近停止數據推理，同時可以正在數據導入時啟用模子細化。
智能機器人，勤儉本錢，保護環境
每秒鐘皆有大批數據被捕捉，隨之而來的就是應用深度學習去改善模子、借助最新信息停止再次鍛煉、并進步一切現場機器人的檢測速率跟功能。經由過程這類方法，AvitasSystems締造了一個完全的深度學習代價生命周期，基于不休增加的傳感器跟視頻數據腳印，不休開展并改善客戶服務。
AvitasSystems估量，該效勞可將工業檢測本錢降低25％，同時確保工業場合失掉妥帖維修，以制止排放量回升跟對情況的毀壞。
請點擊瀏覽原文寓目在線研討會，AvitasSystems高等剖析與機械學習部分總監SerNamLim將與咱們商量AvitasSystems公司若何應用NVIDIADGX構建完全的端到端效勞。
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