Aether permet de créer et d'exécuter en production des applications de détection automatique des défauts pour inventorier et analyser les défauts catégorisés sur les actifs des lignes électriques.

1. Comment ça marche ?

1. Dans une première phase, un algorithme d'intelligence artificielle est construit et formé à partir de vos ensembles de données visuelles et testé
2. Dans une phase de transition, l'algorithme est amélioré en utilisant un ensemble de données réel plus petit qui est annoté et ajouté à l'initial pour un apprentissage amélioré
3. Ensuite, cet algorithme peut être utilisé en production pour n'importe quelle distance d'actifs de lignes électriques

Le flux de travail standard utilise l'annotation d'image, la phase d'apprentissage et l'exécution de prédictions.

2. Quelles composantes d'actifs peut-on analyser ?

Par exemple, et en analyse de base, 4 catégories de composants sont investiguées :

• Poteaux
• Isolateurs
• Pinces
• Sous-sol

D'autres catégories peuvent être définies dans une approche personnalisée.

3. Quelles sont les entrées généralement requises ?

Pour la phase d'initiation, nous recommandons que les jeux de données soient dimensionnés comme suit :

• La recommandation est d'au moins 2 000 images pour chaque composant, par exemple au-dessus de 8 000 images pour les lignes électriques TSO (Transmission)
• Dans un cas DSO (Distribution), le double de cette quantité soit jusqu'à 16 000 images serait recommandé compte tenu de la plus grande complexité

Contactez-nous pour discuter des exigences et de la faisabilité avec vos données.