AI賦能百業,百度飛槳讓奇跡發生

發表時間:2020-02-28 14:04

人工智能,正在讓一些看似不可能的事情變成可能。

它能把三十年的經驗變成一個準確的算法;

它能讓十個人就可以實現對十九個城市變電站7X24小時的實時監管;

它能把三十五種機器的聲音翻譯成“人話”;

它也能看出兩千萬畝農作物的生長情況。

在以前,這些事情似乎都是天方夜譚;但是百度飛槳(PaddlePaddle),讓這些不可能真正變成了可能。

站在數據的肩膀上

人人都能成為熔煉大師

我國是個鋼鐵大國。2000年時,我國的鑄造、熔煉就已經達到世界第一的產量。但無論是在質量方面還是在能耗方面,其實都與先進國家有非常大的差距。

鑄造熔煉雖然是鑄造工廠的重要工序,但目前鑄造熔煉還全靠人工經驗,穩定性不高。

在熔煉領域,一個新手往往需要二十年到三十年的沉淀和學習,才能成為真正的高精技術人才。而工廠的惡劣環境、炙熱的熔煉爐、不太體面的工作職稱……都是熔煉業將年輕人拒之門外的原因。由于缺少新鮮血液的注入、工廠里有經驗的老師傅也越來越少,熔煉的質量問題和耗能問題都無法得到有效解決。

為了解決這些問題,精諾數據基于百度飛槳,研發了一套鑄造熔煉生產智能解決方案——精諾智能熔煉系統。

百度飛槳把100多位老師傅們30年的配料經驗做成了3秒就能給出結果的合金配比模型。

該模型主要采用監督學習的方式,運用了強化學習的思想,將包含有原料的熔煉時間和原料配比等多種因素的信息作為輸入特征進入深度學習模型進行訓練,而后在輸出端能夠形成符合目標工藝的原料配比方案,讓鑄造熔煉變成一門容易掌握的技術。

有了這套方案,剛剛入行的小白也能勝任老師傅們的工作,坐在控制室就能操控加料配料工作。以往,普通師傅精配步驟一般用時10分鐘左右,如今只需要幾秒鐘,這中間節約的時間能夠讓工廠的生產效率提升15%左右。

師傅們也不需要面對高溫的熔爐,熔煉行業的門檻被降到了最低,更多的年輕人表示愿意從事這份職業,人才稀缺狀況得到了巨大的改善。

此外,熔煉過程的自動化還能節省大量能源。人工計算熔煉材料配比時,爐子在1500度的高溫下需要不少電費,這個過程由 AI 來承擔后能節省大量時間和能源,在提升工廠效率節省工廠支出的同時,還能為保衛藍天做出貢獻。

不僅如此,工廠管理者還可以通過設置推送的方式,通過手機 APP、短信、微信小程序等,隨時隨地掌握生產信息,讓工廠數據更透明,告別數據小黑匣。

實時智能的 AI 巡檢

讓電力巡檢邁入無人時代

我們日常離不開的電能,從生產到消費,要經過發、輸、變、配、用五大環節,任何一個環節出問題,都會影響到電能的正常供應。

其中,輸變電是電能通過電網傳輸的重要部分。因此,為保障電力系統的安全運行和電能的穩定供應,需要不間斷的電力巡檢,而一直以來,電力巡檢都是由人工完成的。

一次典型的變電站巡視工作涉及的巡視點多達1000多個,這通常需要兩位工作人員花費6-7個工時去完成,不止耗費人力,更耗費時間。不論嚴寒酷暑,電力工作人員都不得不穿上長袖長褲的工作服、頭戴安全帽在室外奔波工作。“走一圈整個全身都是汗水,衣服都可以擠出水來”,南方電網廣東能源技術公司機器人事業部楊英儀博士如此描述夏日室外巡檢工作的艱辛。

隨著經濟的迅猛發展,電網的規模越來越大,輸變電設備的數量也越來越多。在現有的人員規模情況下,如何提供智能化的巡檢裝備,使人力投入更少、運維效率更高,是擺在所有電力人面前的一道亟待解決的難題。

多年來,南方電網也一直在進行嘗試,經過多次迭代,智能巡檢機器人目前已經可以取代人工完成大部分自動化巡視工作。但由于受到復雜背景、光線條件等因素的影響,表計識別與識讀的整體準確率仍然較低。

2017年,廣東電網與百度建立了戰略合作關系,賦能前端巡檢設備也是合作的重要內容之一。智能巡檢機器人攻關團隊引入百度飛槳平臺,利用其所提供的豐富深度學習算法,使機器人面向表計的深層次特征提取能力大大提高,突破了環境因素的制約,方法的準確率和魯棒性顯著提升,在表計目標檢測、示數讀取等方面的效果尤為顯著。

現在,利用智能巡檢機器人開展室外巡視,只需預先設定機器人的巡檢點,規劃好巡檢路線,機器人就會自動進行所有相關表計的檢測與讀取。工作人員無需花費6個小時在現場巡視,而只需要在遠方的主控室一鍵下達巡檢任務。

“所以現在我們變電站可以利用智能巡檢機器人替代人工開展現場巡視了”,楊英儀說道,智能巡檢機器人的好處在于,受環境、氣候及作業時長等因素的影響較小,可以降低人工巡檢的勞動強度,降低運維成本,提高巡檢作業和管理的自動化和智能化水平。

從更長遠的意義上講,智能巡檢機器人的推廣應用與賦能提升,可有效推動變電站巡檢無人化的進一步發展。

機器聽診大師

探明噪聲背后的“玄機”

工業設備產生的轟鳴噪聲,對于平常人來說難以忍受。然而,這些細微變化的噪聲對企業而言卻是一筆寶貴的財富。

設備在運轉的過程中,每一個“節奏”都暗藏玄機。刮擦聲變大,可能是缺少潤滑油,振幅頻率變大,可能是螺絲松動...…這些看起來微小的變化,都有可能極大地影響整個生產線的正常運行。

當然,識別出機器噪聲的細微變化對工廠的老職工而言并非難事,多年的經驗讓他們有了“異于常人”的聽力,能夠做到“聽聲辨位”。然而,面對人力資本提高、老職工退休、年輕人不愿意下工廠的現狀,這種方法正在逐步“失效”。

同圖像識別一樣,AI 也可以在收集大量聲音信息后重新定義“噪聲”。

在百度飛槳助力碩橙科技的“機器聽診大師”解決方案中,AI 可以代替人耳,深入到惡劣的工廠環境中,通過噪聲對各種機械狀態進行識別、檢測、統計,并進行設備健康度的評估。飛剪設備剪下鋼帶后,會產生一個不到一秒的噪聲脈沖。通過百度飛槳深度學習進行 AI 識別,與典型噪聲特征集進行對比,在完成一段時間的生產數據統計后,即可分析整個切割機器是否異常,進行生產執行管理。

這些功能的實現不再需要在設備上開設新的接口,僅需通過網絡便可使數據互聯,繼而實現對設備的預測性維護。

在飛槳的助力下,“機器聽診大師”的應用可顯著降低機器故障率,減少70%的故障停機,同時,通過科學維修排班,優化備件采購計劃,還可使維護成本降低25%。

“機器聽診大師”作為易實施、高投入產出比的設備預測性維護方案,從需求調研開始,一般只需3個月的時間就能落地應用。且由于是非接觸性方案,無需改造生產線,更無需停工,不需要額外的操作或應用培訓就能直接使用。

碩橙科技服務的某汽車零配件客戶使用“機器聽診大師”后,投資回報達到了300%以上。

一個 APP 指導萬畝農業生產

讓農耕不再靠“天意”

民以食為天,食以農為本。而農業的根本,在于農田;農田的健康,離不開“風調雨順”等不可控的外界條件。在這個科技蓬勃發展的時代,很多農民依然要靠天吃飯。

每到冬天,農場主張磊都會在自家上千畝農田上種上冬小麥。播種后的一周里他每天都要走上幾十萬步路巡視農田,一一查看小麥的出苗情況。出苗之后,冬小麥到了返青、拔節、出穗、乳熟、成熟等關鍵生育期時候,巡田工作還會加倍。

田是巡了,但是作物生長是否健康,只能依靠他的經驗來判斷。有時候看走“眼”,一大片的作物就可能廢了。

今年冬天,中科賽諾團隊帶來了一款中科賽諾新農業家 APP,農戶在 APP 上就能巡田并制定應對策略。

通過結合中科賽諾的遙感技術和百度飛槳的深度學習技術,許多農戶、農技專家足不出戶,通過手機就能隨時掌握天氣變化數據、市場供需數據、農作物生長數據,準確判斷農作物是否該施肥、澆水或打藥,不僅能避免因自然因素造成的產量下降,而且可以避免因市場供需失衡給農民帶來經濟損失。

構建中科賽諾新農業家 APP 豐富的智能農業功能的基礎在于——地塊管理,也就是解決農戶種植過程中的第一步:知道自家的田地在哪兒、有多大面積、種植了什么作物等。此前,他們主要依靠遙感影像的光譜分析來做地塊識別,這種相對傳統的方法,需要前期采集大量的樣本數據,且識別的精度不高。

同時,衛星遙感影像數據存在畫幅巨大、肉眼分辨率低、對識別人員專業要求能力高等問題,且人工標注需要大量重復勞動,非常費時費力。

中科賽諾基于百度飛槳創造了自動農耕地塊提取系統,應用飛槳圖像分割庫 PaddleSeg 中的Deeplab V3模型實現地塊面積提取準確率達90%以上。

基于飛槳的數據采集建立模型后,即使是換了區域,如果作物生長差別不大,也能達到較高的識別率,不需要重新采集數據。系統還可以快速自動獲得農耕用地邊界及面積,對作物長勢、作物分類、成熟期預測、災害監測、估產等工作進行高效輔助,大大減少了傳統人力的投入,將地塊信息采集和分析變成了一件相對簡單的工作。

“普通農戶真的很辛苦,他們需要定期巡田、灌溉、施肥、病蟲害防,一個環節出問題,一年的收成就沒了。現在我們的技術,改變了田間農作日常,他們打開手機就能看到作物生長情況。澆水、施肥、殺蟲,看一眼就能準確安排上。”中科賽諾一位女工程師驕傲地說道。

這四個案例只是 AI 賦能百業的一部分縮影,以百度飛槳為代表的人工智能技術,正在讓更多的不可能變成可能!

作為中國首個也是目前國內唯一全面開源開放、技術領先、功能完備的產業級深度學習平臺百度飛槳已經成為全面推動國內產業智能化升級的重要基石。

它集深度學習核心框架、基礎模型庫、端到端開發套件、工具組件和服務平臺于一體,擁有開發便捷的產業級深度學習框架;支持超大規模深度學習模型的訓練;多端多平臺部署的高性能推理引擎;面向產業應用,開源開放覆蓋多領域的工業級模型庫等四大國際領先技術。

目前百度飛槳已經賦能千行百業,推動了產業智能化浪潮,讓產能實現平方級增長。未來,我們也將看到更多類似的案例,見證更多的奇跡發生。

歡迎點擊“閱讀原文”進入飛槳官網,或關注「飛槳 PaddlePaddle」微信公眾號,及時掌握飛槳的最新進展和應用案例!

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