Perceptual Robotics ve Bristol Üniversitesi ‘nin (University of Bristol) Innovate UK Araştırma ve Geliştirme projesi sonuçlarına göre robotlar ve yapay zekâ (artificial intelligence /AI) türbin arızalarını uzman insanlara göre neredeyse %15 daha doğru tespit ediyor.
Perceptual Robotics ve Bristol Üniversitesi (University of Bristol) iş birliğiyle iki yıldır devam eden ve DNV’nin de katılımıyla bir yıl daha uzatılan Innovate UK Araştırma ve Geliştirme projesinin sonuçları açıklandı. Buna göre endüstriyi dönüştürmek için dünyada bir ilk olan sette robotlar ve yapay zekâ türbin arızalarını tespit etmede neredeyse %15 daha doğru olduklarını kanıtladı.
Proje rüzgar türbini denetimleri için tam otomatik yüzey kusur tespitinin veri işleme boru hattına dahil edilmesini içeriyordu. Bu kapsamda projenin ortakları denetimler sırasında çekilen ve daha önce otomatikleştirilmiş olan görüntülerin işlenmesinin ilk kez tam otomatik olarak gerçekleştirildiğini söyledi. Bununla beraber proje ortakları sistemin aynı denetimleri yapan uzman kişilerle karşılaştırıldığında hata tespit doğruluğunda %14’lük bir iyileşme sağladığını ortaya koydu.
Perceptual Robotics CEO’su Kostas Karachalios şunları söyledi: “Şimdiye kadar rüzgar türbini operatörleri, ikisi arasında karşılaştırmaları göstermek için kıyaslama eksikliği olduğu için manuel olanlarla karşılaştırıldığında tam otomatik denetimlerin yetenekleri konusunda karanlıkta kaldı. Dhalion sistemimize tam otomatik yüzey hatası algılamayı dahil etmenin, mevcut rüzgar türbini denetimlerinin tekrarlanabilirliğini ve hızını artırdığını, maliyetleri önemli ölçüde azalttığını, kaliteyi artırdığını ve güvenlik endişelerini azalttığını gösterdik. Tam otomatik denetimlerin değerini gösteren bu kadar net verilere sahip olmak, türbin araştırmasında ileriye dönük yolun robotik yoluyla olacağını kanıtlıyor.”
Projenin ilk iki yılı hem karada hem de aşırı, açık deniz ortamlarında sonuçların doğrulanmasını değerlendirmek için bir yıl daha uzatılmadan önce deniz üstü rüzgar türbini denetimlerine odaklandı. Bu bağlamda ortaklar, veri sisteminin uçtan uca doğrulamasını ve doğrulanmasını gerçekleştirerek denetim sisteminin yeteneklerini göstermeye odaklandı. Bununla beraber DNV’nin projenin uzatılan üçüncü yılına katılımı, ortakların denetim sistemini ve verilerini objektif olarak değerlendirmesine olanak tanıyan uzman rehberliği sağladı.
Sonuçta Perceptual Robotics, hataların tespitinde doğrulukta %14’lük bir iyileşme göstermedi. Ayrıca veri inceleme geri dönüş süresini %27 oranında daha da azaltarak birçok rüzgar türbini denetimi için geleneksel süre olan iki hafta yerine müşterilerin inceleme sonuçlarını yalnızca 48 saat içinde görmelerini sağladı.