自動化機器人穿越工業區，對人類無法踏足之處展開探索——這聽起來如科幻小說般的場景，實際上正是Avitas Systems公司所提供的基于人工智能技術的服務，而這一服務正是由NVIDIA提供技術支持。

煉油廠煙囪塔溫度可高達幾百攝氏度，要垂直向上攀爬也相當危險，如果要派工人前去檢測，如何才能確保他的安全呢？現在我們全然不用擔心這個問題，Avitas Systems公司正在借助AI和NVIDIA DGX，徹底改變這一價值400億美元的工業檢測市場。

安全背后的成本

例如石油和天然氣、交通運輸和能源在內的許多行業，必須確保資產和設備的正常運行時間、以及安全性和合規性。公司每年在工業檢測的花銷可能高達上億美元，而后在維修上的成本也可能達到其五倍。

許多公司采用了傳統的基于時間的檢測方式，期望通過設定正確的檢測周期，在故障概率升高之前找出問題所在。這種方法通常會產生高昂、但必要的成本，同時也存在著可能逃過檢測窗口期而被漏檢的風險。

GPU 助力完成高危險性的檢測工作

許多領域已經開始摒棄原來基于時間的檢測方式。高危險性的檢測工作（RBI）涉及大量的數據和概率計算，并需要對組件失效的后果進行細致的評估。

足夠的信息可以賦能RBI，同時新一代無人機和其他無人機器人技術正在助力傳感器和視頻數據采集，為計算提供驅動力，實現更智能的維修計劃。當GPU強大的深度學習能力結合了高級分析和機器人檢測，就能夠助力Avitas Systems來提供一項可精準預測何時需要維修的服務。

這一過程的核心就是NVIDIA DGX-1，這一人工智能超級計算平臺正在賦能Avitas Systems借助所捕獲的龐大數據量進行學習和訓練。采用計算機視覺技術，Avitas Systems能夠習得檢測故障、創建目標區域和組件的熱圖以進行修復或替換、并根據計算出的風險確定優先級。然后對這一訓練有素的模型進行優化，用于現場部署，其中一系列無人機和其他配備傳感器和攝像頭的機器人會采集檢測場所的數據和視頻腳本。

此信息圖能夠幫助您了解Avitas Systems如何借助NVIDIA DGX-1和DGX Station來實現基于人工智能的機器人檢測服務。請復制以下鏈接到瀏覽器查看高清信息圖：

將數據中心帶到現場

DGX-1的用武之地并非局限于數據中心。接受檢測的工業區現場有時位于偏遠地區，附近也沒有強大的網絡基礎設施。從現場無人機和機器人返回的數據通常量太大，也無法反饋到數據中心進行深度學習推理。

為應對這一挑戰，Avitas Systems顛覆了傳統思維，借助NVIDIA DGX Station將其數據中心帶入到了現場。它結構緊湊，能力上相當于數百個CPU（x86數據中心服務器機架），電力消耗也相對更低。借助DGX Station，Avitas Systems能夠做到就近進行數據推理，同時可以在數據導入時啟用模型細化。

智能機器人，節約成本，保護環境

每秒鐘都有大量數據被捕獲，隨之而來的就是利用深度學習來改進模型、借助最新信息進行再次訓練、并提高所有現場機器人的檢測速度和功效。通過這種方式，Avitas Systems創造了一個完整的深度學習價值生命周期，基于不斷增長的傳感器和視頻數據足跡，不斷發展并改進客戶服務。

Avitas Systems估計，該服務可將工業檢測成本降低25％，同時確保工業場所得到妥善維修，以避免排放量上升和對環境的破壞。

請點擊閱讀原文觀看在線研討會，Avitas Systems高級分析與機器學習部門總監Ser Nam Lim將與我們探討Avitas Systems公司如何利用NVIDIA DGX構建完整的端到端服務。