Неха Джоші вперше почула про компанію ANYbotics у 2024 році від колеги, який щойно встановив чотириногого робота цієї швейцарської компанії на енергетичному об’єкті в Ізраїлі. Вона й гадки не мала, що найближчі кілька тижнів її робочого життя будуть пов’язані з отриманням даних, записаних в Ізраїлі, їх тестуванням у місті Скенектаді, штат Нью-Йорк, де базується Джоші, та розгортанням робота на іншому об’єкті в Ірландії для підтвердження результатів.

За всіма оцінками, робот гідно служив своїм господарям: він піднімався сходами, пролазив у вузькі проміжки, робив знімки, проводив теплові сканування, виявляв акустичні сигнали. Єдина проблема виникла, коли команді довелося обробляти всі дані, зібрані роботом.

«У них був великий обсяг недовикористаних візуальних даних, що зберігалися локально», — каже Джоші, керівник напрямку штучного інтелекту (ШІ) та машинного навчання в GE Vernova, маючи на увазі, що дані зберігалися на фізичних серверах на об’єкті, а не в хмарі, що робило їх недоступними для сучасної обробки. «Це не давало їм можливості використовувати їх для подальшого аналізу».

Це спостереження стало одним із ланцюжка відкриттів, що призвели до співпраці GE Vernova з ANYbotics з метою втілення амбітних обіцянок ШІ та хмарних обчислень у практиці промислових інспекцій на місцях. Як виробник оригінального обладнання, чия технологія допомагає генерувати приблизно 25% світової енергії, GE Vernova прагне допомагати виробникам електроенергії безпечно та ефективно експлуатувати свої станції. Поєднуючи робототехніку, штучний інтелект та хмарні обчислення, співпраця GE Vernova з ANYbotics має на меті зміцнити ці зобов’язання.

Автономні роботи є фізичним втіленням штучного інтелекту для підрозділу Power & Energy Resources Software компанії GE Vernova, чий досвід у сфері управління ефективністю активів (APM) та технології знаходять потужне застосування у ретельному огляді трубопроводів, інспектуванні газових турбін та дослідженні важкодоступних або небезпечних просторів на нафтопереробних заводах. «Роботи стають дедалі важливішими в енергетичній галузі», — каже Раян Фінгер, маркетолог GE Vernova, що спеціалізується на штучному інтелекті та програмному забезпеченні як послузі (SaaS). Водночас об’єкти, які вони обслуговують, часто працюють у несприятливих умовах, де висока напруга та екстремальні температури роблять робототехніку очевидним рішенням.

«Штучний інтелект втілюється у фізичній формі, наприклад у вигляді роботів, які можуть збирати дані, недоступні для стаціонарних камер та інспекторів, що працюють вручну, а також у формі програмного забезпечення, такого як штучний інтелект та машинне навчання. Обидва ці підходи допомагають лідерам галузі приймати рішення щодо технічного обслуговування», — каже Фінгер.

ANYbotics + APM = Швидші результати

І Фінгер, і Джоші вже знали про потужність комп’ютерного зору, коли йдеться про трансформацію процесу інспекції об’єктів. «У них було 400 зображень фланців, болтів і поверхонь труб, на огляд яких, за словами їхніх інспекторів, знадобилося б два тижні», — каже Фінгер. «Нашим моделям знадобилося 30 хвилин. Ось про такий якісний стрибок ми й говоримо».

Окрім зменшення ризику для людей у небезпечних промислових середовищах, пристрій на кшталт ANYmal від ANYbotics пропонує операторам «мультимодальний пристрій для збору даних», — пояснює Джоші, — оснащений «технологією виявлення та вимірювання відстані за допомогою світла (LiDAR), RGB-камерою, ультразвуковим мікрофоном, а також газовими та тепловими датчиками». Це означає масив і обсяг даних, які жоден локальний сервер не може ефективно обробити. Переносячи ці дані в хмару, APM від GE Vernova, розроблений для підвищення надійності активів, мінімізації витрат та зменшення операційних ризиків, здатний отримувати результати роботи робота, перетворювати їх на часові ряди даних, що виявляють тенденції та закономірності, та об’єднувати це з усім, що оператор знає про свої активи.
На основі підтвердження, наданого концептуальним доказом ефективності в Ізраїлі, команда помітила, що поєднання APM з робототехнікою призвело до зменшення кількості несподіванок, скорочення незапланованих простоїв, швидшого та точнішого усунення несправностей, а також до скорочення витрат на реактивне технічне обслуговування та охорону здоров’я, безпеку й охорону навколишнього середовища на 40 %.

Перевірка роботи робота за допомогою автономної інспекції

Щоб протестувати систему, команди Джоші та Фінгера провели двотижневу перевірку концепції в Центрі передових досліджень GE Vernova у місті Скенектаді, штат Нью-Йорк. «Перший тиждень був повністю присвячений тестуванню робота, як у приміщенні, так і на відкритому повітрі», — каже Джоші, додаючи, що вони шукали «витоки води, корозію, навіть ультразвуковий шум від трансформаторів. На другому тижні ми обробили всі ці необроблені дані за допомогою нашого додатка Autonomous Inspection, який ми вважаємо «очима» нашого програмного забезпечення APM. Ми побачили, що дані робота збігалися з результатами ручного інспектора».

Наступним кроком було розгортання ANYmal на об’єкті клієнта GE Vernova в Ірландії. «Робот уже там на місці», — каже Джоші. «Зараз ми його налаштовуємо, підключаємо до наших хмарних серверів та APM. Першим етапом є тепловий моніторинг, потім ми перейдемо до ультразвукового контролю, виявлення газу та інших завдань».

APM для газових турбін, хімічних заводів та інших об’єктів

Ці застосування лише ледь торкаються поверхні того, що можуть запропонувати такі інтегровані платформи. «Наше APM не залежить від конкретних роботів чи об’єктів», — каже Фінгер. «Ми починаємо з газових турбін, але той самий підхід працює для трансформаторів, хімічних заводів та будь-де, де є складні об’єкти та ризики для безпеки. Ми навіть бачимо застосування для центрів обробки даних».

Джоші та Фінгер уявляють майбутнє, коли APM зможе надсилати інструкції назад до робота. «Скажімо, наша APM виявляє проблему», — каже Джоші. «Вона бачить корозію на певній деталі й думає: «Можливо, я хочу, щоб робот повернувся й перевірив це — можливо, у вихідні, коли нікого немає». У цьому випадку APM додає новий крок до існуючого маршруту робота і надсилає йому команду на виконання. Ось що ми хотіли б бачити в майбутньому».

Незалежно від того, куди рухається APM, люди залишаються за кермом. Роботи не можуть приймати ключові рішення, каже Фінгер, «але можливість швидко спланувати інший маршрут на основі того, що позначає програмне забезпечення, буде потужною перевагою».

Шлях штучного інтелекту від навчального досвіду в Ізраїлі до реального впровадження в Ірландії був швидким, але ґрунтувався на основних принципах GE Vernova. «Роботи розширюють можливості інспекторів», — каже Джоші. «А програмне забезпечення перетворює дані на рішення. Але в кінцевому підсумку завжди йдеться про безпеку, економію коштів та ефективність».

Джерело