DNV, con sede en Noruega, un experto independiente en aseguramiento y gestión de riesgos, ha lanzado un proyecto de investigación para desarrollar un marco para la verificación y validación de datos en inspecciones totalmente automatizadas con drones de palas de turbinas eólicas.
Con la incorporación de la Universidad de Bristol y Perceptual Robotics como socios, DNV quiere abordar la necesidad de un procesamiento confiable y totalmente automatizado de datos de drones en la industria de inspección del Reino Unido.
En este momento, este proceso sigue siendo en gran medida semiautónomo y depende de inspecciones visuales de datos de imágenes realizadas por expertos capacitados. Sin embargo, DNV y sus socios buscan aprovechar las tecnologías de aprendizaje automático para crear modelos de inteligencia artificial (IA) capaces de clasificar y segmentar de forma autónoma datos de drones y detectar defectos en las palas.
Ahora, antes de señalar que la inspección automatizada de parques eólicos no es nada nuevo, tenga en cuenta que Perceptual Robotics y la Universidad de Bristol también han estado trabajando en este concepto desde 2017, gracias a una generosa subvención de UK Innovate.
Mientras Perceptual Robotics ha estado adquiriendo datos de drones en entornos comerciales, los investigadores del Laboratorio de Información Visual de la Universidad de Bristol han estado utilizando su experiencia en visión por computadora 3D y procesamiento de imágenes para crear algoritmos para la localización automatizada de imágenes de inspección y detección de defectos. Lo que DNV añade a la mezcla es la muy necesaria estandarización y conformidad de la industria.
Mayor aceptación de las inspecciones con drones autónomos
Como experto en la industria energética, la función de DNV es proporcionar experiencia en inspección, verificar los datos recopilados por drones, validar la metodología y el rendimiento de los algoritmos de IA y brindar orientación sobre las prácticas, regulaciones y redes industriales recomendadas por DNV e IEC existentes.
Al explicar cómo este proyecto de investigación proporcionará un trampolín para el crecimiento de la industria de inspección con drones totalmente automatizada, la Dra. Elizabeth Traiger, investigadora senior de aseguramiento digital de DNV, dice:
Esta colaboración desarrollará y demostrará un proceso de procesamiento automatizado junto con un marco general con el objetivo de generar una aceptación más amplia en toda la industria e informar futuras regulaciones.
Se espera que el proyecto de investigación, que comenzó en abril de 2021, tenga una duración de 12 meses. Como resume Pierre C. Sames, director de investigación y desarrollo del grupo DNV:
Con el aumento del número de turbinas eólicas instaladas en todo el mundo, incluidas aquellas en entornos remotos y hostiles, el volumen de datos de inspección recopilados está superando rápidamente la capacidad de los inspectores capacitados que pueden revisarlos de manera competente. Este proyecto de investigación desarrollará medios para abordar este desafío mediante algoritmos de aprendizaje automático y automatización de procesos.
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