Ali Asmari, PhD, Șef al departamentului de inteligență artificială și învățare automată la ULC Technologies – Seria de interviuri

Ali Asmari, PhD, este șef al departamentului de inteligență artificială și învățare automată la ULC Technologies. ULC Technologies este considerată o pionieră în ingineria robotică și dezvoltarea tehnologiei pentru piețele de energie, utilități și industriale. De la înființarea sa în 2001, focusul ULC a fost întotdeauna îmbunătățirea operațiunilor de utilități și sprijinirea îmbunătățirii infrastructurii.

Ce v-a atras inițial spre robotică și inteligență artificială?

Am fost foarte bun la matematică și fizică în liceu, ceea ce m-a determinat să studiez ingineria mecanică la facultate. Subiectele mele favorite la facultate au fost Dinamica mașinilor și Controlul neliniar, ambele fiind necesare pentru controlul sistemelor robotice. Aceste subiecte vă oferă toate instrumentele necesare pentru a transforma imaginația dvs. robotică în realitate. Nu numai că am construit propriile mele roboți la facultate, dar am participat și la concursuri internaționale de roboți din întreaga lume. De asemenea, am decis să studiez mai departe domeniul și am intrat la școala de doctorat pentru a deveni roboticist.

Învățarea automată a devenit un concept care a căpătat o mare popularitate în aplicații la începutul anilor 2010. După ce am urmat câteva cursuri de bază de Învățare automată și Rețele neuronale, am început imediat să aplic metodele în cercetarea și munca mea. Sunt personal uimit de cât de asemănătoare sunt conceptele de învățare automată cu modul în care creierul uman învață și funcționează. Utilizarea învățării automate în robotică este relativ nouă și are un drum lung de parcurs, și mă simt foarte norocos să fiu parte a acestui moment.

ULC Technologies are mulți roboți care sunt proiectați să meargă sub pământ în terenuri dificile. Care sunt unele dintre provocările din spatele construirii unor soluții complet autonome de evitare a obstacolelor și planificare a traseului pentru acești roboți?

Mult din munca noastră a fost concentrată pe inspectarea și remedierea internă a conductelor de gaz mai vechi din zonele urbane și în aceste conducte, se găsesc deseori resturi, ceea ce face soluțiile complet autonome dificile. Ca soluție, ULC a dezvoltat sisteme robotice comerciale pentru conducte de gaz, care sunt conduse manual prin conducte de gaz. De-a lungul a 20 de ani, expertiza noastră în robotică pentru conducte de gaz s-a extins, ceea ce ne permite acum să integrăm mai multe elemente de automatizare și învățare automată.

Una dintre inițiativele noastre se numește Harta informației rețelei de distribuție (DNIM), care este un proiect colaborativ cu rețeaua de gaz din Regatul Unit, SGN, pentru a aplica învățarea automată la rețelele de conducte de gaz, astfel încât să putem identifica și cartografia eficient conductele și caracteristicile din interiorul conductei. Aceste date vor ajuta în cele din urmă la deschiderea căilor pentru evitarea obstacolelor și planificarea traseului în aceste medii complexe de conducte.

Ce soluții robotice actuale oferă?

ULC lucrează cu companii de utilități și energie pentru a dezvolta și implementa soluții robotice pentru inspectarea, repararea și întreținerea infrastructurii de suprafață și subterană, cum ar fi conductele de gaz, instalațiile de gaze naturale lichefiate, stațiile electrice și alte medii complexe.

Am dezvoltat un robot numit CISBOT, care intră în conducte de gaz de fontă și se deplasează prin conductă pentru a sigila intern îmbinările, ceea ce ajută rețelele de gaz să prevină scurgeri și prelungește viața conductei până la 50 de ani, fără a închide alimentarea cu gaz pentru clienți. ULC a dezvoltat, de asemenea, o suită de sisteme robotice de cameră și crawler pentru inspectarea conductelor de gaz, ajutând utilitățile să reducă riscul, să îmbunătățească eficiența și să rezolve provocările operaționale.

În afara sistemelor noastre actuale de roboți subterani, avem și o echipă de cercetare și dezvoltare internă care lucrează la soluții robotice pentru alte industrii. Un exemplu este Sistemul robotic de lucrări rutiere și excavare (RRES), un proiect pe care îl dezvoltăm în colaborare cu compania din Regatul Unit, SGN. RRES este un sistem robotic complet electric, destinat să înlocuiască metodele convenționale de excavare, cu capacități care includ detectarea subterană, găurirea și tăierea drumurilor, excavarea automată cu atingere moale, instalarea țevilor și reinstalarea drumului. Prin dezvoltarea ulterioară, sperăm să extindem gama de operațiuni pe care RRES le poate efectua în viitor.

Acesta este doar un exemplu al soluțiilor robotice pe care le oferim în prezent, dar informații suplimentare despre tehnologiile noastre pot fi găsite pe site-ul nostru. Avem multe alte proiecte în dezvoltare și suntem întotdeauna dispuși să colaborăm cu companii din industriile de utilități, energie și industriale care caută soluții automate.

Ce tip de date se colectează?

ULC Technologies construiește soluții robotice personalizate pentru a aborda diferite provocări tehnice din industrie. În funcție de tipul de aplicație, fiecare robot colectează diferite tipuri de date din mediul său. Următoarele sunt exemple de tipuri de date populare pe care le colectăm în timpul operațiunilor noastre de inspectare:

1. Imagini color cu rezoluție ridicată. De exemplu, vehiculele noastre aeriene fără pilot (UAV) capturează imagini de 40 de megapixeli în timpul lucrărilor de inspectare
2. Noruri de puncte 3D. Un exemplu este norul de puncte 3D pe care unele dintre roboții noștri de crawler subterani îl colectează.
3. Unii dintre roboții noștri de suprafață procesează date LIDAR pentru navigare
4. Imagini infraroșu. UAV-urile și soluția noastră de identificare și cartare a activelor (AIM) pot captura imagini infraroșu în timpul lucrărilor de inspectare pentru evaluarea stării activelor.
5. Radar de înaltă frecvență. RRES (Sistemul robotic de lucrări rutiere și excavare) utilizează radarul de penetrare a solului pentru a cartografia locația activelor îngropate sub pământ.

Există multe alte tipuri de date pe care unele dintre platformele noastre le colectează pentru scopuri diferite, care nu sunt incluse în această listă din cauza aplicațiilor lor specifice pentru o anumită industrie.

Puteti discuta cum sunt geotag-uite aceste imagini?

Pe fiecare platformă robotică, geotag-uirea imaginilor capturate are loc în mod unic pentru sistemul respectiv și informațiile disponibile în mediul său.

Sistemul nostru AIM utilizează un GPS încorporat pentru a cartografia traseul vehiculului nostru de inspectare. Utilizând alte senzori încorporați, algoritmi de viziune computerizată și urmărire a țintei, software-ul nostru proprietar măsoară locația fiecărui activ identificat și le geotag-uește imaginile corespunzătoare. În medii lipsite de GPS, cum ar fi în interiorul unei conducte subterane, roboții noștri utilizează alte metode pentru a comunica cu vehiculele de inspectare de suprafață pentru a geotag-ua datele capturate din interiorul conductei.

Ce tehnologii de învățare automată sunt utilizate în prezent pentru a procesa datele?

Există trei metode principale de învățare automată care sunt utilizate în robotică și procesarea autonomă a datelor, toate fiind utilizate în diferite aplicații la ULC Technologies.

1. Învățarea supravegheată, în care este necesară o bază de date pentru a antrena modelul. Aceste modele au o acuratețe mai mare în procesarea datelor. Soluția noastră AIM utilizează acest model pentru a identifica activele de infrastructură electrică de suprafață cu o acuratețe și reproductibilitate ridicată.
2. Învățarea nesupravegheată, în care modelul identifică asemănări și anomalii în date. Am utilizat această metodă pentru a procesa filmările camerelor de la roboții noștri de crawler subterani și pentru a cartografia locația lor de-a lungul conductei.
3. Învățarea prin întărire, care este un sistem bazat pe recompensă pentru a antrena dispozitive complexe fără calcule cinematice inverse complicate. Utilizăm această metodă pentru a opera brațul robotic de pe platforma RRES pentru a efectua diferite operațiuni de excavare.

Există altceva pe care ați dori să îl împărtășiți despre ULC Technologies?

Suntem întotdeauna dispuși să colaborăm cu lideri din industriile industriale, energetice și de construcții pentru a identifica și dezvolta soluții inovatoare. Prin munca și testarea noastră pe teren, continuăm să îmbunătățim capacitățile noastre de inteligență artificială și învățare automată și ne uităm cu nerăbdare să rezolvăm noi provocări pentru clienții noștri în viitor.

Mulțumim pentru acest interviu minunat, cititorii care doresc să afle mai multe despre ULC Technologies ar trebui să viziteze ULC Technologies.