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Sterblue'sのAIを電力網のためにテストして、わずか数日で結果を見よう!

AIを本格的にスケールで使う時が来た!

資産家の方や、エネルギー・公益事業者向けの人工知能のメリットを理解したいとお考えのお客様はいらっしゃいませんか?Sterblue では、ご自身の検査画像で結果を確認できる無料の人工知能検査を ご提供しています。ざっと2週間程度で全ての作業が完了する予定です。

2020年10月初旬にこの取り組みを開始しましたが、 すでに欧米の大手電力会社5社飛び入りで参加しています。彼らに参加したい方は この用紙を提出する.

Sterblue クラウドプラットフォームのAIツールでファスナーの腐食を自動検出

なぜSterblue'のAIテストを実行する必要があるのか?

組織の中でAIの能力を披露しましょう。

Sterblue は過去4年以上にわたり、独自のAIソフトウェアシステムである Curiosityこれは、世界的なインフラストラクチャの異質性と会計をしている間、伝送および配電網の欠陥およびインベントリを検出することが可能である。共通の検出の例は、腐食斑点、壊れた絶縁体、ウッドペッカーの穴、傾斜した電柱、絶縁体、変圧器、木製の電柱などです。

資産の健全性を監視するための重要な洞察を抽出します。

確かにAIは、業界の専門家の生産性を向上させるのに役立つ、印象的なツールになり得ます。しかし、それが出力する何千もの検出を使って実際に何ができるのでしょうか?述べたように、AIは単なるツールであり、検査ワークフローに統合することで、GISの充実、建物の健全性指標、腐食の評価、メンテナンスの計画など、検査ワークフローの最適化を支援してくれます。 

AIの付加価値に関するビジネスケースを構築する。

検査ワークフローにAIを加えることのメリットをデータで組織内で実証してください。顧客のビジネス目標に応じて、時間の短縮、信頼性の向上、生産性の向上などの短期または長期のKPIでメリットを表現します。

分電柱のプレート破損(左)と送電鉄塔のインシュレーター破損(右)をSterblue AIで自動認識
"Sterblue AIテストの出力に感動しました!Sterblue は、当社の配電・送電網上の機器や欠陥を適切に検出することができました。これに加えて、テストの実施は非常にスムーズで、最終的にはビジネスケース・レポートが提供され、社内で簡単に共有できる洞察が記載されていました。

Sterblue がテストを実行するために必要なものは何ですか? 

  • 地上、ヘリコプター、ドローンなどから撮影した欠陥や検出対象の機器がある均質な画像を1,000枚から2,000枚まで。
  • 理想的には、あなたの品質の命名法と、既存の場合は、欠陥/機器の種類と深刻度のレベルで写真を一致させるCSV レポート。

約2週間の間にどのような流れになるのでしょうか?

  • キックオフミーティング(30~45分
  • Sterblue 提供された画像のセットを分析し、自動化の観点からデモに最も関連性のあるものを評価します。
  • Sterblue 提供された画像のセットの80%に専用のAIを訓練し、微調整することで、お客様のインフラストラクチャと検出の仕様を考慮に入れていることを確認しています。
  • Sterblue AIを画像セットの残りの20%で実行して、実際の結果を示します。ご希望であれば、200~300枚の画像を追加で提供していただくことも可能です。
  • Sterblue クラウド・プラットフォーム上でAIの結果を直接見ることができるデリバリー・ミーティングと、当社のレポート機能。ここでは、ビジネスの目的に合わせてカスタマイズしたり、他の社内ソフトウェアシステムにエクスポートすることができるさまざまなKPIにアクセスすることができます。
Sterblue のインフラ点検のための中央プラットフォーム上のレポートインターフェース(左)とワールドインターフェース(右)。

Sterblue チームがどのようにして AI テストを処理しているのか、さまざまな課題や学びについてのより詳細な概要については、ヨーロッパの大手 TSO が必要とする欠陥や仕様について、わずか数日で AI を準備し、訓練し、テストした方法についての最新のホワイトペーパーをぜひお読みください。

始める準備はできていますか? このフォームを提出すると手を差し伸べます!

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