自来水也和人工智能有关?看这家公司如何用AI+机器人维护管道

HiBot的机器人
王新民 | 编译自FastCompany 量子位·QbitAI 出品

万万没想到,美国人民喝个水也要和人工智能扯上关系了。

有一家名叫HiBot USA的公司,想要用机器人,大数据和人工智能结合起来,帮助美国各地的无数城市水务公司做更有效的老化管道升级工作,这将为城市自来水系统省下5000亿美元。

事情的背景是这样的:自来水在美国一般由本地处理,由5万家市政公用事业公司负责调运和管理数百万英里的送水管道。由于自然老化以及外力因素,全国每年有24万个供水主断口,这些公用事业公司只能基于使用年龄随机更换使用年限长的供水管道。

所谓“随机”,是说有的管道还好好的,却因为年纪太大被换掉了,而有些年限不长却快要坏掉了的管道,却没有更换。

Takashi Kato

HiBot USA的CEO広瀬茂男看到了机会,他说,由于污水和天然气管道受到高度监管,因此只能按照非常严格的规则进行检查和更换,相关公司和这方面的机器人公司形成了定向服务。但是对于自来水系统来说,其监管制度更有利于新玩家进入市场。

位于加利福尼亚州的HiBot USA公司是日本HiBot拆分出来的子公司,创始人広瀬茂男曾创造了在福岛核电站等“人类不宜”的区域工作的机器人。这个美国子公司于一年半之前成立,它的任务是将母公司的技术商业化,特别是管道探测机器人。

HiBot美国业务发展副总裁Stenstedt提到,虽然城市间的大规模输水线路得到了充分检查,但是对城市自来水系统的小型管道网络进行逐一故障排查是不可能的。 比如旧金山长达1200英里的自来水管道,有相当一部分泄漏或破碎几十年了。

这是由于大多数城市严格根据年龄来替换他们的管道,并且以每年约0.5%的速度进行更新替换,这意味着在水管道行业中,大约需要200年才能实现整个管道网络的更新。

在旧金山这样的城市,更换每英里管道的费用为300万美元,在全国范围更换大约需要一万亿美元。就算钱不是问题,也根本不可能立刻拆毁所有的街道,以进行水管道网络的批量更换项目。

然而对于市政府的管道更换项目来说,现有的至少40%的管道是不需要更换的。 这就意味着如果可以进行更有效的,针对性的更换,就能够省下4亿美元或更多的经费。

这是HiBot机器人可以大展身手的地方。HiBot通过其数据库系统,基于对已经替换管道的检查和地区土壤动力学的评估,结合环境因素,能够计算出城市中各区域泄漏的风险。

然后,Hibot公司的机器人进入自来水管道,以确定水管道的受损程度。

这个机器人本身很小,有三个部分,像只有一节车厢的火车。 机器人的头部有一个摄像头,能够引导内部的磁性传感器,测量管道中的材料损失量,进而分析管道来了解其特点。

水务公司是基于管道的历史年龄,进行A到F的评级,并使用这些评级来做出替换决定。而HiBot公司,是通过检查管道,来修正这些对于管道的评级。

人工智能技术能够通过数据驱动,来进行具体管道泄漏分析。HiBot 公司不仅仅是依赖于年龄和泄漏历史来进行判断,而是通过将现有评级系统与包含国家土壤特性数据的地图进行比较,同时结合人工智能技术,来更好地预测管道故障可能发生的位置。

石油和天然气产业由于行业特殊性,在其故障预测中不能出错,但水务公司不同,它们希望提高管道替换的效率。HiBot公司的数据库模型目前预测管道故障的准确率是80%-90%,他们将继续结合其他因素,提高模型的预测准确率。

Hibot公司目前已经和旧金山地区至少两家市政管道公司达成合作。

斯坦福大学电气工程系兼职教授Richard Dasher说:“我认为这项技术能够真正改变美国城市的管道网络。HiBot公司的技术将在投入应用后产生巨大的影响,这领域具有很大的发展市场。这是一个基于问题进行解决的典型例子。在看到问题的时候,他们开发了一个创新的解决方案,这不仅仅是一个新的机器人技术的应用,这是公司对于现实需求的真正匹配。当然,我们不能保证HiBot USA对城市水生态系统有真正的影响。因为想要改变具有惯性思维的公用事业公司的低效率方式,还有很多工作需要去做。”

目前,HiBot USA还没有找到自己的商业模式,他们依然需要寻找一种赚钱的方式。

摆在他们面前的还有另一个问题:他们的预测模型受到了其他因素的影响。由于管道的使用年限和安装时间有很大的区别。在不同时期,安装管道的厚度是不一样的。

还有由于环境等因素造成的管道腐蚀问题。这些因素,通过对模型的优化是可以进行改善的。与此同时,土壤电阻率,高压地铁线路和陡峭的山坡迫使管道安装过程中使用了大量的特殊材料,这种过去被忽略的影响也将会作为输入数据导入模型中。

“我们不能预测地震等自然因素,但我们可以预测管道的自然损坏情况。我们会通过数据,让人工智能告诉我们管道泄漏的位置。”

原文发布于微信公众号 - 量子位(QbitAI)

原文发表时间:2017-02-25

本文参与腾讯云自媒体分享计划,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

发表于

我来说两句

0 条评论
登录 后参与评论

相关文章

来自专栏罗超频道

盘点2012年中国互联网十大泛滥的东西

互联网加速了信息传播,社会化传播让传播速度指数级增长。互联网产品生产的短周期,使得好产品的设计、理念、模式和体验更容易传播到其他产品。不过,好的东西不一...

31080
来自专栏企鹅号快讯

NSA评出第五届年度最佳网络安全科技论文

E安全12月30日讯 美国国家安全局(NSA)第五届年度最佳网络安全科技论文出炉,题为《来源决定高度:信息来源对代码安全的影响》的研究论文脱颖而出。 论文中的观...

203100
来自专栏SDNLAB

用SDN武装云

近年来,随着网络安全威胁的提升推动网络虚拟化(NV)和安全之间集成的趋势越来越明显。这意味着软件定义网络(SDN)将成为云安全的关键技术。 SDN可以通过虚...

359110
来自专栏腾讯大讲堂的专栏

新鲜出炉:全球最创新的十大APP,微信居首

美国知名的财经科技新闻网站Business Insider旗下的Tech Insider近日评选出了世界上最创新的十大APP。该榜单称十大APP改变了人们沟通、...

289100
来自专栏数据库新发现

Google的潜在大敌Vivisimo

    全球网路搜寻引擎龙头Google的主管曾坦承,他们最担心的就是Google会遭更先进的网路搜寻技术所取代。由叁名前卡内基梅隆大学电脑科学家所创立的公司V...

12820
来自专栏大数据文摘

物联网探秘:那些来自传感器的数据都是如何上传至云端的?

31460
来自专栏菜鸟致敬

为什么没有IPv5?

曾经我也想过ipv5去哪了… 所有文档都表示,ipv5被视为一个内部项目而没有广泛使用。我们都被骗了。经过我的努力调查发现,ipv5事实上是一个真实存在的...

438110
来自专栏静晴轩

程序员应该投资的10件事

在下面这些事情中付出你的时间和精力,然后期待着好的结果吧。 0. 关注你的健康 毫无疑问,软件开发是一项最需要久坐的工作之一,每天在电脑前要坐 8 到 16 个...

37170
来自专栏大数据文摘

波士顿动力再放大招,机器人避障碍爬楼梯全靠摄像头自主导航(视频)

19950
来自专栏AI科技大本营的专栏

AI 行业实践精选:Mobile 2.0——当移动碰上 AI

【AI100 导读】本文作者 Benedict Evans 是硅谷最顶尖风投公司 Andreessen Horowitz(a16z)的合伙人,著名的科技和创业意...

339100

扫码关注云+社区

领取腾讯云代金券