面向燃料能源行业和矿业公司的人工智能

面向石油、天然气和能源行业的硬件人工智能平台

我们根据客户的工作负载情况选择合适的硬件配置，优化软件，并将解决方案部署到客户现有的 IT 环境中。我们会根据客户的数据、流程和需求调整模型和软件模块。

经济效益每年节省超过 5000 万卢布

资产诊断计算机视觉 (CV) 和无人机 (UAV)PINN 和高性能计算 (HPC)

应用场景

根据客户需求定制的硬件和软件

我们从一个流程开始，检查质量和工作负载，然后决定工业部署。

计算机视觉分析固定视频、照片、无人机数据或卫星图像，并识别需要巡检的区域。

模型检测遥测数据和日志中的异常情况，并帮助确定设备诊断的优先级。

视频分析识别特定事件和危险区域内的人员，并将决策权留给相关员工。

PINN 和 HPC 支持流动、传热、地层和设备模式的计算。

本地 LLM 通过法规、图表、维修记录和事故报告进行搜索。

人工智能 (AI) 可帮助分割图像并跟踪扩展对象和区域的变化。

试点

试点输出包括协议、错误和限制图、目标架构和推荐配置。

我们定义任务、负责人、数据、限制和基准指标。

确定采样、访问、标记和安全处理标准。

检查模型质量、速度和计算平台要求。

连接测试源、工作站和必要的专家验证。

将结果与关键绩效指标 (KPI) 进行比较，并设计生产配置。

KPI

检测到的偏差、警告时间、遗漏和优先级质量。

事件完整性、误报、确认和响应时间。

监控覆盖范围、检查时间、计算速度和数据可用性。

检查成本、人工成本、平台负载和服务级别协议 (SLA) 履行情况。

可部署在本地服务器机房或客户数据中心。网络分段、角色、日志记录、冗余以及与生产系统的交换将与 IT、信息安全和技术服务部门合作确定。

在连接到生产基础设施之前，我们将评估数据和网络需求，并在有限的样本上演示模型。