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運用AI防止野火災害 面臨資料不足挑戰

無人機與AI能跟人工互補提升基礎設施檢查頻率與徹底程度以避免引發野火。Southern California Edison

PG&E Corp.、San Diego Gas & Electric Co.、Southern California Edison等美國加州的公用事業公司,運用人工智慧(AI)演算法分析以無人機等方式拍攝的基礎設施影像,偵測可能引發野火的異常現象,但卻苦於難以在更短的時間蒐集到足夠的資料來訓練AI演算法。

根據華爾街日報(WSJ)報導,目前AI演算法無法像人類根據少量資料進行一般化與推論,成功的AI應用案例都是基於足夠的訓練資料,但公用事業等利基產業共通的問題就是缺乏現成可得的大量資料集,需要以擴大機隊規模等方式來取得更多影像,諸如AWS的機器學習與電腦視覺工具也有助於建立相關模型。

加州公共公用事業委員會(CPUC)要求業者遵循規定的人工檢查時程,但無人機與AI能跟人工互補以提升檢查頻率與徹底程度,有業者的AI演算法已能辨識一些特定的資產異常狀況與損壞,但要實現規模化部署到旗下所有基礎設施,可能還要數年才能收集到足夠資料,並真正提升預防性處置的能力。

AI演算法首先要學習辨識影像中的各種基礎設施相關物體,接著找出物體上是否有生鏽等形式的損壞或異常,每一種狀況與場景都需要成千上百張影像來訓練AI演算法,公用事業基礎設施通常涉及許多管線與設備、狀況與場景,因此需要以無人機從空中俯瞰、甚至車輛攝影機從各個角度拍攝的巨量影像來訓練AI演算法。

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