Опыт компании Uptake: как использовать познавательную автоматику на железных дорогах
Компания Uptake занимается разработкой программного обеспечения для промышленного искусственного интеллекта. Создаваемые ею целевые продукты обрабатывают и анализируют информацию о деятельности предприятия, делая на ее основе выводы, которые могут быть использованы для получения мгновенных результатов. Как отмечает Брэд Кейэлл, енеральный директор Uptake, гкомпания использует в работе познавательную автоматику и переосмысливает деятельность различных технических специалистов, в том числе в области обслуживания железнодорожных локомотивов. Такие локомотивы приводятся в движение массивными, сложными в устройстве электродвигателями, которые стоят миллионы долларов. Поломки обходятся железной дороге в тысячи долларов за каждый час простоя, не считая иных негативных последствий вроде раздраженных и недовольных клиентов. В прошлом сломавшийся локомотив следовало отбуксировать на ремонтное предприятие. Только там механики могли осуществить необходимое тестирование, на проведение которого уходили многие часы работы.
Стратегической целью железнодорожников было провести автоматизацию, которая помогла бы снизить число поломок и сделать техническое обслуживание локомотивов более эффективным. Для достижения этой цели искусственный интеллект, действующий на основе разработанных специалистами Uptake алгоритмов, регулярно осуществляет текущую диагностику работающих локомотивов, не дожидаясь, когда они выйдут из строя. Система, созданная Uptake, способна прогнозировать, когда, почему и каким образом может произойти поломка. Для этого познавательная автоматика на основе анализа большого массива данных, получаемых с установленных на каждом локомотиве 250 сенсоров, проводит всесторонний анализ. При этом учитываются данные из истории эксплуатации аналогичных машин, информация, предоставляемая экспертами, промышленные нормативы и даже особенности погоды. Если алгоритм сообщает о вероятной поломке, локомотив немедленно отправляют в ремонтные мастерские, где механикам больше не приходится проводить сложную диагностику. На экране iPad в течение нескольких минут появляется информация об источниках возможных будущих поломок, а также сведения об истории локомотива и особенностях его эксплуатации в прошлом. Работа техников изменилась, и теперь они занимаются тем, что умеют лучше всего, – решают проблемы еще до того, как те приведут к возникновению серьезной неисправности, получая с помощью алгоритмов информацию, которая позволяет им по максимуму использовать свои знания, опыт и навыки. Кроме того, теперь в задачи механиков входит обучение автоматической системы. Каждое их решение и каждое действие становятся частью данных, которые вводятся в программу для постоянного улучшения качества прогнозов.
Источники: Брэд Кейвелл «Четвертая промышленная революция вдохновляет людей, а не машины» (Brad Keywell, «The Fourth Industrial Revolution Is About Empowering People, Not The Rise of Machines», World Economic Forum, June 14, 2017 (см. https://www.weforum.org/agenda/2017/06/the-fourth-industrial-revolution-is-about-people-not-just-machines); интернет-сайт компании Uptake ( https://www.uptake.com/about).
Социальная, или коллаборативная, робототехника
Быть может, вы представляете себе роботов в виде машин, намертво прикрученных к полу возле конвейера и выполняющих раз за разом одно и то же действие? Ну что ж, в основном пока что это действительно так. Однако чем дальше, тем активнее в нашу жизнь входит социальная робототехника – роботы, которые способны передвигаться и взаимодействовать с людьми посредством сенсоров, механизмов и искусственного интеллекта. Социальных роботов также называют коллаборативными (от фр. collaboration – «сотрудничество»). Эти машины по-настоящему чувствуют и понимают человека, активно подстраиваясь под него для совместной физической работы.
Познакомьтесь с Бакстером: это робот, который выполняет на конвейере большое число разнообразных задач, включая загрузку линии, контроль механизмов, упаковку и работу с материалами. Предприятия используют Бакстера для получения ряда стратегических преимуществ:
• Безопасность. Бакстер работает рядом с людьми, не создавая для них опасности и не нуждаясь в ограждении. Он экономит деньги и место в цехе.
• Обучаемость. Бакстер учится, наблюдая за движениями рабочих, снижая время и стоимость традиционного программирования или вовсе не нуждаясь в нем.
Читать дальше