Особенности:
- Выявляйте больше потенциальных признаков с помощью модулей обнаружения на основе ИИ, которые помогают предотвратить оставление дефектов
- Автоматический поиск и позиционирование трубных решеток и опорных плит с высокой точностью
- Быстрая обработка данных (подана заявка на патент), которая возвращает результаты ИИ менее чем за одну секунду.
- Аналитик остается под полным контролем; Выводы ИИ представляют собой предположения о потенциальных показаниях, и аналитик несет ответственность за сообщение о соответствующих показаниях.
Технология
Искусственный интеллект (ИИ) совершил крупный прорыв за последние десятилетия, и многие отрасли теперь полагаются на эти новые технологии, чтобы революционизировать различные сложные задачи и помочь работникам повысить свою эффективность. Среди различных технологий, помеченных как «искусственный интеллект», подмножество называется «машинное обучение».
Модель машинного обучения — это не что иное, как математическая модель, представляющая взаимосвязь между набором входных параметров и выходным результатом. Особенность машинного обучения заключается в том, что модель «обучается» на экспериментальных данных с использованием процесса автоматического обучения и статистических методов
Процесс обучения может быть реализован разными способами, но наиболее распространенная стратегия называется «обучение с учителем», которая требует создания обучающей базы данных, содержащей множество примеров взаимосвязи между входными данными модели машинного обучения и ожидаемыми выходными результатами. В процессе «обучения» или «обучения» параметры модели машинного обучения настраиваются или оптимизируются для воспроизведения взаимосвязи «вход-выход» на примерах обучающей базы данных. Если база данных тщательно создана и модель выбрана правильно, можно ожидать, что обучающая модель не только сможет точно воспроизвести взаимосвязь вход-выход в обучающей базе данных, но и даст правильные результаты на новых данных, не входящих в ее состав. базы данных: говорят, что модель «обобщает» новые данные.
Выбор данных для обучения очень важен для обеспечения того, чтобы в процессе обучения была получена модель с хорошими свойствами обобщения. В частности, база данных должна представлять ожидаемые данные в реальных сценариях. Например, если мы хотим разработать модель для распознавания автомобилей на изображении, нам нужно создать базу данных с изображениями всех распространенных форм автомобилей, таких как 4-дверные седаны, пикапы и внедорожники. Если в базу данных включены только седаны, модель не сможет обобщаться на другие формы автомобилей. Чтобы исправить эту ситуацию, необходимо добавить в базу больше примеров пикапов и внедорожников, а также провести переобучение модели. Обычно это непрерывный процесс; если переобученная модель испытывает трудности с другими формами автомобилей, в обучающий набор данных добавляются новые примеры, и модель снова переобучается, и так далее.
Возможности:
Конечным результатом для данных контроля трубок теплообменников является запатентованный процесс обнаружения, который автоматически находит, позиционирует и отмечает начало и конец любых соответствующих показаний. Как только сбор данных завершен или файл данных загружен, нейронные сети ИИ обрабатывают сигнал и возвращают ориентиры и потенциальное местоположение любых указаний в программном интерфейсе Magnifi. Этот процесс оптимизирован для выполнения менее чем за одну секунду, чтобы выполнить задачу отрасли по максимально быстрому получению результатов проверки.
Алгоритмы искусственного интеллекта разрабатываются для постоянной адаптации и развития для решения большего количества ситуаций. Например, он был разработан в программном обеспечении Magnifi таким образом, что его возможности всегда будут сочетаться с версией и номером выпуска Magnifi. Однако важно отметить, что пользователи не несут ответственности за процесс обучения модели. Этот процесс обучения тщательно контролируется нашей командой искусственного интеллекта (да, состоящей из реальных людей) с использованием тщательно отобранных и помеченных данных.
Требования и ограничения
Для оптимальных возможностей обнаружения пользователи должны следовать рекомендациям ASME по параметрам калибровки и проверки, таким как правильная калибровка, выбор частоты и скорость протяжки. В качестве инспекционного оборудования мы рекомендуем использовать бобинные датчики Eddyfi для обеспечения надлежащей совместимости. Что касается анализа данных, файлы Magnifi 3.X и 4.X можно обрабатывать с помощью нейронных сетей Magnifi 5.X AI. Подробные сведения о возможностях и ограничениях конкретных модулей обнаружения см. в примечаниях к выпуску программного обеспечения модуля обнаружения ИИ, которые можно найти здесь .
