Par : Dawn Zoldi
Pour les inspections industrielles, les données sont rois. Les drones, équipés de divers capteurs, peuvent en recueillir une quantité écrasante. Entreprises don’t juste besoin de données. Ils ont besoin des bonnes données au bon moment. Qii.AI, une start-up canadienne de Toronto, en Ontario, aide les entreprises à approfondir ce qui est important et pertinent pour elles, puis à tout trier.
Qii.AI’la plate-forme d’intelligence artificielle (IA) – apprentissage automatique (ML) fusionne les données d’inspection visuelle et numérique des drones spécifiques à la mission en une intelligence exploitable pour les décideurs en fournissant des rapports ciblés et des jumeaux numériques 3D et en les diffusant à toutes les parties prenantes concernées en temps quasi réel.
“Notre mantra à Qii.AI est ‘Étiqueter, Former et gérer’« , a expliqué la société’le PDG de s, Michael H. Cohen, pilote professionnel de 20 ans et ancien commandant de bord de Boeing, qui a initialement créé l’entreprise en 2014 pour effectuer des inspections de bâtiments au Canada.
Ce cas d’utilisation initial utilisait des drones avec des caméras thermiques pour photographier les bâtiments la nuit pour la perte d’énergie. Pierre’l’équipe s a été la première à obtenir des dérogations pour les vols de nuit autonomes pilotés par des tablettes au Canada et aux États-Unis.
“Nous collections environ trois à cinq gigaoctets pour chaque bâtiment ”, se souvient Cohen. Ses partenaires et lui se sont vite rendu compte qu’ils avaient un besoin commercial interne en matière de gestion et d’analyse des données lors de ces inspections numériques à distance – et que leurs clients le faisaient aussi.
“Si vous avez 5000 photos, l’utilisateur veut juste voir les meilleures. Comment les triez-vous ? Vous créez des façons dont les algorithmes peuvent examiner la position de la caméra, l’éclairage et divers attributs pour réduire ces images 5000 aux 20 qui offrent une vue holistique à 360 degrés de l’actif ”, a-t-il déclaré.
Ces algorithmes nécessitent des ensembles de données comparables précis pour réduire les sorties aux images pertinentes. Unique, Qii.AI engage leurs clients dans le processus d’IA, mettant l’IA à la périphérie et permettant aux utilisateurs d’étiqueter les données. Cohen et son équipe appellent cela “étiquetage ” défini par l’utilisateur « .
Par exemple, dans la construction, l’utilisateur peut dire à l’ordinateur exactement ce qui est une fissure et ce qui n’est pas’t une fissure. “Nous avons appris des tranchées ”, a déclaré Cohen. “Qiii.AI a d’abord essayé de payer des experts en corrosion tiers, des experts en fissures, des inspecteurs, des ingénieurs pour effectuer cet étiquetage. Si vous les trouvez, il est extrêmement coûteux de les embaucher pour créer, annoter, segmenter et étiqueter les données sur la corrosion et les fissures pour le béton.”
D’un autre côté, les propriétaires d’entreprise connaissent mieux leur entreprise et parlent leur propre langue. “Nous aimons que l’utilisateur fournisse l’entrée, car cela lui donne le contrôle nécessaire pour produire des données de qualité spécifiques à la mission ”, a ajouté Cohen.
Qii.AI est la seule plate-forme d’IA d’entreprise qui combine un logiciel d’inspection par drone avec un outil d’étiquetage d’IA défini par l’utilisateur.
L’entreprise envoie ensuite les données pour la formation. En ML, plus on fournit de données de qualité, meilleurs seront les résultats prédictifs pour les futures opérations de détection d’anomalies. Qii.AI’s smart system apprend et s’appuie sur lui-même, améliorant continuellement la vitesse et la qualité des inspections.
Les logiciels basés sur le cloud permettent également aux utilisateurs d’examiner les données de manière collaborative et à distance via des rapports qui assemblent des photos 2D en jumeaux numériques 3D. Les jumeaux numériques aident les entreprises à prédire l’état futur des actifs et des équipements en montrant comment les actifs ont changé au fil du temps. Cela permet de planifier les réparations au moment optimal, de réduire les coûts d’exploitation et d’éviter les pannes catastrophiques.
Basé sur un brainstorming interne des employés et cohérent avec l’entreprise’s “repoussant l’esprit des limites, il a récemment injecté la réalité augmentée (RA) dans ce processus backend. Il permet aux utilisateurs d’enfiler des lunettes de réalité augmentée et de s’immerger dans l’environnement numérique 3D. La RA permet à la direction, à une société d’ingénierie ou à une compagnie d’assurance, souvent dans différents endroits du globe, loin du pilote de drone et de l’équipe d’inspection sur place, non seulement d’examiner l’ensemble des actifs à leurs propres fins en temps quasi réel, mais également de se transporter virtuellement dans l’actif de première main.
En bref, Qii.AI automatise les inspections de drones pour les effectuer plus rapidement et avec une plus grande précision. L’IA définie par l’utilisateur donne aux utilisateurs un contrôle complet sur les données d’inspection des drones, de la segmentation et de l’étiquetage des images au contenu inclus dans les rapports. Les jumeaux numériques offrent une vue complète des actifs. AR emmène les utilisateurs dans le processus de révision.
Cohen a déclaré que la société s’attend à faire bientôt plusieurs annonces passionnantes, alors restez à l’écoute pour en savoir plus sur Qii.AI .
Regardez le récent podcast Dawn of Drones avec Qii.AI Directeur GÉNÉRAL Michael Cohen, faisant partie de la série Carahsoft Partner.
Dawn M.K. Zoldi (Colonel, USAF, à la retraite) est une avocate agréée avec 28 ans de service actif combiné militaire et fonction publique fédérale au département de l’Armée de l’Air. Elle est une experte internationalement reconnue en droit et politique des systèmes d’aéronefs sans pilote, chroniqueuse pour plusieurs magazines, lauréate du prix Woman to Watch in UAS (Leadership) 2019, Présidente et chef de la direction de UAS Colorado et PDG de P3 Tech Consulting LLC. Pour plus d’informations, visitez son site Web à: https://www.p3techconsulting.com.
Merci à Drone Life.