Avnet и Weston Robot запустили платформу инспекции на базе краевого ИИ

Weston Robot, базирующаяся в Сингапуре, интегрирует для заказчиков четвероногих, человекоподобных и мобильных роботов, а также предлагает их по модели роботы-как-сервис (RaaS). Компания в основном перепродает решения Unitree, но также выпускает собственные автономные мобильные платформы и безэкипажные морские системы.

В новой платформе Avnet установил на четвероногого робота рюкзак с собственными компонентами. Эта вычислительная архитектура обеспечивает производительность до 50 TOPS, поддерживает инспекцию с помощью ИИ, тепловизионный и визуальный анализ, 3D-лидарное картографирование и надежную работу в условиях, где нет GPS. На платформе установлены процессоры AMD Ryzen AI Embedded, которые выполняют ИИ-нагрузки непосредственно на устройстве, что обеспечивает низкую задержку, быстрые решения и стабильную работу даже при ограниченном облачном соединении. Обработка данных на месте позволяет раньше выявлять неполадки, сокращать расходы на инспекцию и улучшать непрерывность операций.

По словам вице-президента Avnet по продажам в Азии Артура Чунга, физический ИИ — следующая эволюция искусственного интеллекта, когда системы могут воспринимать, рассуждать и действовать автономно в реальном мире. Он отметил, что сочетание передовых вычислений, краевого ИИ и робототехники поможет организациям масштабировать промышленный интеллект, повышать безопасность и устойчивость операций.

В сочетании с программным обеспечением управления флотом Weston робот может патрулировать и инспектировать заданный маршрут по объекту, останавливаясь у контрольных точек и проверяя их с помощью камер и датчиков. Новые задачи инспекции можно обучать и разворачивать прямо на борту. Как подчеркнул главный научный сотрудник Weston Robot доктор Чжан Яньлян, промышленные среды генерируют огромные объемы данных, но многие процессы остаются ручными и реактивными. Он убежден, что сочетание робототехники, ИИ и периферийных вычислений позволит непрерывно контролировать критическую инфраструктуру, раньше обнаруживать аномалии и получать действенные выводы в реальном времени.