自动化机器人穿越工业区，对人类无法踏足之处展开探索——这听起来如科幻小说般的场景，实际上正是Avitas Systems公司所提供的基于人工智能技术的服务，而这一服务正是由NVIDIA提供技术支持。
炼油厂烟囱塔温度可高达几百摄氏度，要垂直向上攀爬也相当危险，如果要派工人前去检测，如何才能确保他的安全呢?现在我们全然不用担心这个问题，Avitas Systems公司正在借助AI和NVIDIA DGX，彻底改变这一价值400亿美元的工业检测市场。
安全背后的成本
例如石油和天然气、交通运输和能源在内的许多行业，必须确保资产和设备的正常运行时间、以及安全性和合规性。公司每年在工业检测的花销可能高达上亿美元，而后在维修上的成本也可能达到其五倍。
许多公司采用了传统的基于时间的检测方式，期望通过设定正确的检测周期，在故障概率升高之前找出问题所在。这种方法通常会产生高昂、但必要的成本，同时也存在着可能逃过检测窗口期而被漏检的风险。
GPU 助力完成高危险性的检测工作
许多领域已经开始摒弃原来基于时间的检测方式。高危险性的检测工作(RBI)涉及大量的数据和概率计算，并需要对组件失效的后果进行细致的评估。
足够的信息可以赋能RBI，同时新一代无人机和其他无人机器人技术正在助力传感器和视频数据采集，为计算提供驱动力，实现更智能的维修计划。当GPU强大的深度学习能力结合了高级分析和机器人检测，就能够助力Avitas Systems来提供一项可精准预测何时需要维修的服务。
这一过程的核心就是NVIDIA DGX-1，这一人工智能超级计算平台正在赋能Avitas Systems借助所捕获的庞大数据量进行学习和训练。采用计算机视觉技术，Avitas Systems能够习得检测故障、创建目标区域和组件的热图以进行修复或替换、并根据计算出的风险确定优先级。然后对这一训练有素的模型进行优化，用于现场部署，其中一系列无人机和其他配备传感器和摄像头的机器人会采集检测场所的数据和视频脚本。
此信息图能够帮助您了解Avitas Systems如何借助NVIDIA DGX-1和DGX Station来实现基于人工智能的机器人检测服务。请复制以下链接到浏览器查看高清信息图：
http://images.nvidia.com/content/pdf/NVIDIA-DGX-Systems-Avitas-GE-AI-Infographic.pdf
将数据中心带到现场
DGX-1的用武之地并非局限于数据中心。接受检测的工业区现场有时位于偏远地区，附近也没有强大的网络基础设施。从现场无人机和机器人返回的数据通常量太大，也无法反馈到数据中心进行深度学习推理。
为应对这一挑战，Avitas Systems颠覆了传统思维，借助NVIDIA DGX Station将其数据中心带入到了现场。它结构紧凑，能力上相当于数百个CPU(x86数据中心服务器机架)，电力消耗也相对更低。借助DGX Station，Avitas Systems能够做到就近进行数据推理，同时可以在数据导入时启用模型细化。
智能机器人，节约成本，保护环境
每秒钟都有大量数据被捕获，随之而来的就是利用深度学习来改进模型、借助最新信息进行再次训练、并提高所有现场机器人的检测速度和功效。通过这种方式，Avitas Systems创造了一个完整的深度学习价值生命周期，基于不断增长的传感器和视频数据足迹，不断发展并改进客户服务。
Avitas Systems估计，该服务可将工业检测成本降低25%，同时确保工业场所得到妥善维修，以避免排放量上升和对环境的破坏。
请点击阅读原文观看在线研讨会，Avitas Systems高级分析与机器学习部门总监Ser Nam Lim将与我们探讨Avitas Systems公司如何利用NVIDIA DGX构建完整的端到端服务。
