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运用AI防止野火灾害 面临数据不足挑战

运用AI防止野火灾害 面临数据不足挑战

PG&E Corp.、San Diego Gas & Electric Co.、Southern California Edison等美国加州的公用事业公司,运用人工智能(AI)演算法分析以无人机等方式拍摄的基础设施影像,侦测可能引发野火的异常现象,但却苦于难以在更短的时间蒐集到足够的数据来训练AI演算法。

根据华尔街日报(WSJ)报导,目前AI演算法无法像人类根据少量数据进行一般化与推论,成功的AI应用案例都是基于足够的训练数据,但公用事业等利基产业共通的问题就是缺乏现成可得的大量数据集,需要以扩大机队规模等方式来取得更多影像,诸如AWS的机器学习与电脑视觉工具也有助于建立相关模型。

加州公共公用事业委员会(CPUC)要求业者遵循规定的人工检查时程,但无人机与AI能跟人工互补以提升检查频率与彻底程度,有业者的AI演算法已能识别一些特定的资产异常状况与损坏,但要实现规模化部署到旗下所有基础设施,可能还要数年才能收集到足够数据,并真正提升预防性处置的能力。

AI演算法首先要学习识别影像中的各种基础设施相关物体,接着找出物体上是否有生锈等形式的损坏或异常,每一种状况与场景都需要成千上百张影像来训练AI演算法,公用事业基础设施通常涉及许多管线与设备、状况与场景,因此需要以无人机从空中俯瞰、甚至车辆摄影机从各个角度拍摄的巨量影像来训练AI演算法。

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