Los aviones teledirigidos impulsados por IA aumentan la eficiencia, reducen los costos y pueden detectar problemas que los humanos podrían pasar desapercibidos, dijo el director ejecutivo de VOS.AI, Daniel Rodríguez.
Cómo los drones y los rovers automatizados monitorean la infraestructura crítica Los drones alimentados por IA incrementan la eficiencia, reducen los costos y pueden detectar problemas que los humanos podrían pasar desapercibidos, dice el CEO de VOS-AI Danny Rodriguez.
Dan Patterson, de ConsejoTecnologico.com, habló con el fundador y CEO de VOS.AI, Danny Rodríguez, sobre cómo los drones y el rover automatizado monitorean la infraestructura crítica.
Dan Patterson: Los robots y la IA no gobiernan el mundo todavía, pero se están acercando. La IA está alimentando aviones no tripulados que ayudan a las empresas a ahorrar tiempo, energía y dinero, y pueden ayudar a proteger la infraestructura crítica. Danny, muchas gracias por tu tiempo hoy. Me pregunto si podría ayudarnos a entender cómo los rovers y los drones ayudan a los sitios de construcción, granjas, y pueden enviar el día en tiempo real sobre lo que están monitoreando.
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Daniel Rodríguez: Sí, definitivamente. Así que, esencialmente, cuando se mira en dos mundos diferentes: Construcción y Agricultura, la construcción tiene un gran problema en el que hay que controlar el progreso diario de un edificio a medida que se construye, ya sea desde fuera o desde dentro. El problema con eso es que es muy difícil hacerlo de forma autónoma hasta ahora. Ahora, estos rovers entran en el interior del edificio, pueden capturarlo con 360 cámaras, el interior, cada 4 X 4 X 4 X 4, y así, todos los ingenieros, los arquitectos, los diseñadores; pueden ver lo que está pasando en la oficina de casa todos los días. Tienen un registro completo de eso.
Ahora, cuando combinas eso con VOS.AI, y realmente estás haciendo el aprendizaje de la máquina y el crujido. ¿Adivina qué? Podemos encontrar variaciones, diferencias, problemas en la construcción; ¿hay óxido? ¿Hay humedad? ¿Hay fugas? ¿Está pasando algo? Todo eso es muy importante. Ahora, si piensas que es sólo una casa, no es gran cosa. Cuando piensas en un rascacielos, gran cosa. Múltiples pisos, edificios de oficinas.
Cuando se trata de la agricultura, cuando se piensa en enfermedades, miles y miles de hectáreas están infectadas con diferentes tipos de enfermedades cada año. ¿Cómo se mantienen los agricultores al día? La verdad es que no lo hacen. Usando aviones teledirigidos, captas las imágenes, las subes a VOS.AI, VOS.AI las hace crujir por ti y escupe:»Encontramos enfermedades aquí, aquí y aquí». Esto permite al agricultor aislar rápidamente ese árbol o esa planta y resolver el problema de inmediato.
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Patterson: Eso es fascinante. Así que, Danny, crecí en Iowa, un estado impulsado por la agricultura y la agricultura. Sé que es un negocio de muy bajo margen, así que, ¿cuántos ahorros podría proporcionar la automatización a los agricultores y a los propietarios de granjas?
Rodríguez: Bueno, es difícil medir eso siempre. También vengo de una comunidad agrícola. Mi padre, mi familia ha estado en la agricultura durante años. Uno de los mayores problemas es: ¿Cómo se hace para que sea rentable? Siempre es un desafío, especialmente aquí en los Estados Unidos. Así que hoy en día, sin drones, utilizan un helicóptero con un piloto y van una vez al trimestre, una vez al mes. Eso cuesta más de 200.000 euros sólo por una cosecha. ¿Cómo puedes hacer eso con más? Demostramos eso con el uso de un producto listo para usar, un quad-copter de $1,000 y el uso de aprendizaje automático. Podrían hacerlo todas las semanas, y hacerlo a la décima parte del precio. Esencialmente, así es como les ayuda a reducirlo.
Patterson: Eso es fascinante, y por supuesto, con un helicóptero, tienes vigilancia humana y retroalimentación. El aprendizaje automático puede hacer mucho más. ¿Puede ayudarnos a entender algunas de las diferencias entre la forma en que el aprendizaje automático analiza los datos y la forma en que lo haría un humano en un helicóptero?
Rodríguez: En realidad es bastante similar en algún aspecto. Quiero decir, muchos de estos algoritmos están diseñados según la mente humana, y cómo funciona, pero esencialmente, simplemente tomando datos. Tienes que entrenarlo en miles y miles de imágenes para entender qué buscar. Una vez que haya clasificado los datos y se haya formado en ellos, se convertirán en un filtro. Ahora, cuando empiezas a alimentarte de terabytes y gigabytes de datos, estás etiquetando cada vez que ves la misma cosa una y otra vez. Esencialmente, es reconocimiento de patrones. Así que así es como se hace.
Patterson: Y veo que algo de su tecnología es la tendencia del año, tal vez la tendencia de nuestra vida, ya veremos. Está construido en la cadena de bloques. Dime cómo usas la IA y la cadena de bloqueo juntos.
Rodríguez: Sí, definitivamente. He sido uno de los primeros en adoptar Blockchain, desde el 2011. Siempre me fascinó el espacio, y cuando empezamos a cavar y a ver cómo se podía aprovechar para lo que yo podía hacer, especialmente en lo que respecta al aprendizaje automático y a los zánganos y demás, inmediatamente me di cuenta de que había una cosa que no dejaba de destacar.
Hay 500 millones de mineros en el mundo hoy en día con estas enormes plataformas mineras, y yo dije: «Vaya, eso es mil veces mayor que Amazon, Google, Facebook, todos juntos. Toda su infraestructura. ¿Cómo podría aprovechar eso y aprovechar un poco de eso?» Eso es lo que lo inició y lo sembró. A partir de ahí, dijimos: «Bien, aprovechemos el mundo de los mineros, y luego hagamos un libro de contabilidad descentralizado que almacene el aprendizaje de la máquina real en la propia cadena». Por lo tanto, difiere de otras cadenas de bloques en ese aspecto.
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Ahora, lo que eso nos permite hacer, es que ahora podemos exponer todo este aprendizaje a todo el mundo; al mismo tiempo, es privado y seguro.
Patterson: La privacidad con seguridad es siempre algo que me hace pensar en la cadena de bloqueo. Podría ser la aplicación asesina. Danny, muchas gracias por tu tiempo hoy. Me pregunto si podría dejarnos un pronóstico, una predicción. Miren, digamos, los próximos seis, doce, dieciocho meses tanto en la tecnología de cadenas de bloques como en la de máquinas, particularmente cuando se trata de aviones no tripulados. ¿Dónde estamos en el corto plazo dentro de esa ventana?
Rodríguez: Cuando se trata de aviones no tripulados, ese mercado sigue creciendo, y cada día encuentran más y más maletas de uso. Yo esperaría que eso creciera gradualmente. Ahora, el espacio de la cadena de bloqueo es muy hiperactivo. Siempre hay algo nuevo en marcha, y hay mucha innovación. Me imagino que el próximo año habrá un paisaje muy diferente. Verás muchas más cosas pasando, mucha más hiperactividad.
Cuando nuestra plataforma sea lanzada, verás que muchas de esas cosas también ocurren. Ahora, en términos de IA, creo que es básicamente una carrera en este momento, aunque algunas personas no piensan en eso. Esa carrera lo es: ¿Quién va a hacer la IA más grande y mala que resuelva todos los problemas? Y deberíamos ser capaces de ver esas cosas en los próximos tres años.
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