Sua IA relacionada

A Plataforma Interativa Digital PAWS para indústrias pode simular projetos enormes e complexos alavancando tecnologias avançadas como visualização 3D e IA no Metaverso. Nós projetamos 3 níveis de uso do metaverso industrial. nível de marketing que mostra apenas os aspectos gerais da planta industrial. gestão de conhecimento que ajuda no e-learning, reduzindo riscos de HSE e coleta de dados em tempo real…

O UAV VTOL de asa fixa é um drone versátil projetado para monitoramento de vida selvagem, análise de vegetação e missões de detecção de desastres de crise. Combinando decolagem e pouso verticais com voo eficiente de longo alcance, ele pode cobrir grandes áreas rapidamente e acessar locais de difícil acesso. Equipado com sensores avançados como imagens térmicas, câmeras multiespectrais e de alta resolução, ele fornece dados em tempo real para rastrear vida selvagem, áreas com cobertura vegetal e identificar zonas de desastre. Seus recursos de missão autônoma permitem monitoramento estendido e resposta rápida em situações críticas, tornando-o ideal para operações ambientais e de emergência.

O drone ViraStrata é equipado com magnetômetro e sensores hiperespectrais, projetados para detectar e mapear depósitos minerais. O magnetômetro identifica variações no campo magnético da Terra causadas por formações subterrâneas ricas em metais, enquanto os sensores hiperespectrais analisam a composição da superfície capturando um amplo espectro de luz. Juntas, essas ferramentas permitem exploração precisa e não invasiva de áreas ricas em recursos em locais de difícil acesso ou perigosos.
Acompanhando o drone está uma poderosa plataforma de software que analisa os dados coletados. Este software processa e interpreta leituras de magnetômetro e imagens hiperespectrais, gerando mapas detalhados e modelos de composição mineral. Ele usa algoritmos avançados para destacar potenciais hotspots de recursos, oferecendo às empresas de mineração insights acionáveis e melhorando a eficiência da exploração.

O uso de drones e inteligência artificial para solucionar problemas de usinas de energia solar é feito de várias maneiras:

1. Imagens térmicas: UAVs tiram imagens infravermelhas de painéis solares usando câmeras térmicas. Essas imagens ajudam a identificar pontos quentes que indicam problemas como diodos de bypass ou fios de circuito aberto.

2. Análise de imagens com inteligência artificial: A inteligência artificial analisa as imagens tiradas por drones para identificar anomalias automaticamente. Este método ajuda a reduzir o tempo e os custos de inspeção e é mais preciso do que as inspeções manuais.

3. Marcação geográfica: As imagens tiradas por drones têm marcações geográficas que ajudam a identificar com precisão a localização dos defeitos. Esse recurso permite que as equipes de manutenção acessem as áreas problemáticas de forma rápida e precisa.

4. Redução do tempo de inspeção: A inspeção de uma grande usina solar usando drones pode ser feita em poucas horas, enquanto a inspeção manual pode levar vários dias

Criamos um novo e exclusivo software baseado na web, amigável ao usuário, chamado “AFTL”, usando técnicas de aprendizado profundo para detectar mais de 80 tipos de defeitos em linhas de transmissão de energia, incluindo problemas elétricos, mecânicos e de fundação, como isoladores danificados ou quebrados, escassez de parafusos e porcas, corrosão e ferrugem. Este é um projeto nacional com um Nível de Prontidão Tecnológica (TRL) de 8 e foi escolhido como o principal projeto da Tavanir em 2020, 2022 e 2023. A Tavanir é a principal empresa de geração, transmissão e distribuição de energia no Irã. Imagens RGB de alta resolução foram capturadas por UAVs (Drones) de linhas de transmissão de energia para este projeto. Os conjuntos de dados de treinamento e teste para o software foram criados anotando mais de seis milhões de imagens de capturas defeituosas ao longo de um período de sete anos usando um software especializado chamado “Vira Label”. Este software ajuda os especialistas a criar rótulos em torno de falhas em imagens de UAV e verificá-las rapidamente. Também desenvolvemos um software de ponta a ponta e fácil de usar, onde os usuários só precisam carregar as imagens do UAV, e o relatório de falhas pode ser facilmente baixado em diferentes formatos, como PDF, Excel e GIS. Os técnicos podem usar os resultados no relatório para executar outras análises, como estimar a vida útil média esperada dos componentes, e também mostra as localizações geográficas exatas das falhas no formato GIS.

VATCD detecta automaticamente rachaduras de tensão em uma mina a céu aberto localizada em “Gohar Zamin-Sirjan, Kerman, Irã” com base em algoritmos de aprendizado profundo. O tamanho, as localizações e os desenvolvimentos dessas rachaduras de tensão são normalmente usados para prever falhas de taludes e garantir operações de mineração seguras.

Recentemente, imagens de sensoriamento remoto (RS) adquiridas por UAVs foram investigadas para contagem de objetos como plantas, porque dados de alta resolução temporal e espacial podem ser adquiridos em grandes campos. A contagem manual nas grandes ortofotos é semelhante à contagem manual baseada em campo no sentido de que é uma tarefa subjetiva e tediosa e deve ser realizada por especialistas devido à forma altamente sobreposta e complexa das plantas à medida que se desenvolvem. Portanto, técnicas automáticas e precisas baseadas em aprendizado profundo ganharam atenção particular.
Desenvolvemos algoritmos significativos baseados em aprendizado de poucas tentativas para contagem de plantas e estimativa de data de floração.

Redes ferroviárias em todo o mundo desempenham um papel crucial na infraestrutura de transporte e incorporam investimentos substanciais. Redes negligenciadas podem ter consequências terríveis para a longevidade dos ativos, desempenho do cronograma e segurança geral. Para mitigar esses riscos, as ferrovias conduzem inspeções completas de sua rede principal anualmente e de locais-chave com ainda mais frequência. No entanto, os métodos tradicionais de inspeção manual não são apenas caros e demorados, mas também representam riscos para a equipe e impactam o desempenho do cronograma. Embora tenham sido feitas tentativas de modernizar o processo de inspeção usando tecnologias de visão de máquina, elas ainda dependem de inspetores humanos para revisar manualmente as imagens, resultando em práticas subjetivas e intensivas em mão de obra. Este projeto apresenta uma abordagem inovadora utilizando algoritmos de Deep Learning, especificamente uma Deep Neural Network, para inspecionar imagens automaticamente, oferecendo uma solução que supera essas limitações e revoluciona os processos de inspeção ferroviária.

Cartografia automática Vira Kavir (ACVS) é um software automático que revolucionou a maneira como os mapas são criados. Com o ACVS, os usuários podem simplesmente carregar uma imagem de ortofoto, e o software gerará automaticamente um mapa com base nos recursos e detalhes presentes na imagem. No entanto, o ACVS não se limita apenas à criação de mapas. Ele também pode detectar a posição de oleodutos detectando seus traços no solo ou no pavimento.
O ACVS funciona com base em processamento avançado de imagens e técnicas de aprendizado profundo, como segmentação e detecção de objetos. A segmentação é usada para determinar telhados, terrenos e superestrutura de edifícios e estradas. O método de segmentação é baseado em transformadores e pode lidar com diferentes tamanhos de objetos. Isso permite que o software identifique e rotule com precisão diferentes recursos na imagem.
A detecção de objetos é usada para detectar a posição de oleodutos. O método de detecção de objetos compreende um modelo de super-resolução e módulos de atenção, que permitem detectar até os menores detalhes na imagem. Este algoritmo também utiliza caixas delimitadoras orientadas para lidar com oleodutos em diferentes lugares na superfície do pavimento. Isso o torna uma ferramenta ideal para detecção e mapeamento de oleodutos.
Um dos principais benefícios do ACVS é sua capacidade de criar mapas e detectar tubulações de forma rápida e eficiente. Isso é particularmente útil em emergências em que o tempo é essencial, como durante desastres naturais ou vazamentos de tubulações. O software também pode ser usado para planejamento urbano, monitoramento ambiental e outras aplicações.