近日,通用电气(GE)发布了一款无人机 Raven。和那些用来拍电影、送戒指的无人机不同,它的存在是为了工业生产。
2014 年通用电气投资无人机创业公司 Airware 之后,就开始探索怎么拿无人机做甲烷检测。
这款无人机搭载了甲烷气体检测传感器,用来判断油气存储设备是否存在甲烷泄漏,从而引发可能的爆炸。
工作人员正在通过触摸平板电脑按钮,让 Raven 起飞。
和多数无人机一样,一位工人在平板电脑上打开操控软件,规划飞行检测路线,Rave 就能实时传回附近的环境影像和甲烷浓度数据。但目前它只能做到遇到气体泄漏报警。
今年 7 月份的测试中,无人机 Raven 在阿肯色州发现了一个气体泄漏的油井。
它现在充满一次电最多飞行 40 分钟。按照无人机的平均飞行速度为 80 km/h来算,Raven 一口气最多飞 53 公里,检测时飞得更慢。而油田面积动辄上千平方千米。
而“通用电气希望最终无人机的检测速度比人工快三倍。”项目工程师 Ashraf ElMessidi 透露。这可能需要更多的无人机和更快的飞行速度。
今年 6 月,美国联邦航空管理局(FAA)发布的无人机飞行新规则要求商用无人机限速 160 km/h 。另外,工作人员还需要有飞行许可证。
此前,空客集团也做过类似的尝试。它试图用无人机在一个小时内完成起飞前的各项检查。
好文章,需要你的鼓励
Xbox 部门推出了名为 Muse 的生成式 AI 模型,旨在为游戏创造视觉效果和玩法。这一举措反映了微软全面拥抱 AI 技术的战略,尽管游戏开发者对 AI 持谨慎态度。Muse 不仅可能提高游戏开发效率,还有望实现老游戏的现代化改造,但其实际效果和对行业的影响仍有待观察。
Sonar收购AutoCodeRover,旨在通过自主AI代理增强其代码质量工具。这项收购将使Sonar客户能够自动化调试和问题修复等任务,让开发者将更多时间用于改进应用程序而非修复bug。AutoCodeRover的AI代理能够自主修复有问题的代码,将与Sonar的工具集成,提高开发效率并降低成本。
人工智能正在推动数据中心的变革。为满足 AI workload 的需求,数据中心面临前所未有的电力消耗增长、散热压力和设备重量挑战。应对这些挑战需要创新的解决方案,包括 AI 专用硬件、可再生能源、液冷技术等。同时,数据中心还需平衡监管压力和社区关切。未来数据中心的发展将决定 AI 技术能否实现其变革性潜力。