Google Cloud和STS使用AI和ML技术自动执行美国海军维修检查

2020-09-11 16:33:05

谷歌云和简单的技术解决方案(STS)-a谷歌云服务合作伙伴和小企业专门从事多的云解决方案,联邦政府,宣布,他们与美国海军合作,使海军船只和设施的维护和修理检查流程现代化。

STS将在检查无人机捕获的图像上使用Google Cloud人工智能(AI)和机器学习(ML)技术,以检测,确定优先级并预测其维护需求。由于技术创新和商业化潜力,这项工作被授予STS一期小型企业创新研究项目。

美国海军目前每年花费数十亿美元来维护和修理其舰队以及飞机和设施等其他平台。这是一个主要的手工劳动密集型过程。STS将在成千上万张图像上训练Google Cloud AI和ML模型,以识别腐蚀,这是海军第一阶段的一部分。通过使用图像和Google AI / ML技术,STS会设法大大减少与维护检查相关的人工负担和安全风险。

这个怎么运作:

STS将利用Google Cloud AutoML(一种简单,安全且灵活的ML服务,允许组织构建自定义视觉模型)利用公共领域和检查无人机图像来构建高质量的AI / ML模型。

STS将与美国海军腐蚀问题专家合作,使用Google Cloud的AI Platform Data Labeling Service标记和训练数据。

STS将使用自定义检查无人机飞行数据反复训练和验证模型,该数据将使用Google Cloud Storage上传进行处理。这些模型将根据新摄取的数据不断改进和更新自身。

STS首席技术官Aaron Kilinski说:“这是关于自动化,节省时间和金钱,并使检查员免受伤害。“第一阶段的最初目标是建立一个能够以非常高的准确度检测无人机图像中腐蚀的模型。但是,最终目标是通过扩展对象和传感器,并最终将其整合,从检测转向预测。海军系统。我们之所以选择Google Cloud AutoML,是因为它使我们的工程师能够快速训练和测试高质量的模型。GoogleCloud提供了无与伦比的规范水平,可以满足FedRAMP High的严格业务目标。”

谷歌云全球公共部门副总裁迈克·丹尼尔斯(Mike Daniels)表示:“手动检查海军舰艇是一个耗时,费钱的过程,可能会增加成本并减慢部署速度。“我们很荣幸与美国海军合作,并借助Google Cloud技术赋予他们权力,以改变腐蚀检查的效率和安全性。”

从帮助电力公司AES评估其数百台风力涡轮机的损坏到与孟菲斯市合作自动检测坑洼, Google Cloud之前一直与众多行业的客户合作以支持AI物体检测以维护和安全。在城市的街道上。

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