IBM 启动人工智能驱动的民用基础设施计划
IBM 的工具将允许用户简化维护决策并转向数据驱动的洞察力。
基础设施老化是一个代价高昂的问题，但忽视它会使城市付出沉重的代价。 IBM 正在通过使用人工智能 (AI) 和大数据来延长公路、桥梁和其他土木结构的使用寿命，从而解决保护土木基础设施的问题。
数万亿美元仍未用于民用基础设施维修，考虑到基础设施对工业的重要性，这是一个令人震惊的数字。基础设施需要适当的维护，否则公民将遭受破坏。 IBM 希望改变基础设施决策的发生方式，提供基于 AI 的数据驱动分析以获得更好的结果。
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IBM 的干预
他们称之为 IBM Maximo for Civil Infrastructure。它结合了数据源：
- 物联网传感器详情
- 维护和设计细节
- 无人机
- 天气数据
- 固定相机
- 可穿戴设备
这些不同的数据源提供了损坏严重程度、位移应力程度和其他常见基础设施问题的图片。数据减少了人工勘探确定维护或维修必要性的费用以及勘探阶段人为干预的不必要成本。
工程师使用该工具创建包含所有数据的详细 3D 可视化。 IBM 的 AI 视觉识别为检查员提供了识别缺陷并将其置于上下文中的机会，为检查员提供了一种经济高效的方式来执行检查，而不会降低准确性。
数据如何改变基础设施
人工智能驱动的决策利用大数据的诱惑——真正的大数据——来帮助工程师、检查员和城市决定何时分配有限的资源以获得最显着的影响。物联网和人工智能相结合，为决策创造了更好的基础。
它从各个方面解决了问题，并将提供有关该结构的历史知识的文档。它适应了土木工程师的特定需求，并利用了各种知识来源，包括一些世界上最大的基础设施运营商。
该应用程序提供：
- MaximoApplication Suite 许可和 Open Shift 部署： 客户在单个许可证上部署套件的所有方面。
- 缺陷管理： 客户可以记录缺陷的所有方面，以便对照大量其他数据进行检查。缺陷不再存在于真空中。
- 3D 可视化： 工程师和检查员现在可以通过注释可视化从外部看不到的缺陷。
- 资产加载器改进： 此功能简化了上传资产，允许组织使用改进的 UI 上传和分类成百上千的资产。
IBM 的工具将允许用户简化维护决策并转向数据驱动的洞察力，即使在土木工程等领域也是如此。该系统管理历史数据，便于上传和导出，并将工程师和检查员的专业知识与人工智能的处理能力相结合，推动市政基础设施进入新时代。
民用基础设施维护的未来
IBM 的工具将允许用户简化维护决策并转向数据驱动的洞察力，即使在土木工程等领域也是如此。该系统管理历史数据，允许更轻松的上传和导出，并将工程师和检查员的专业知识与人工智能的处理能力相结合，将市政基础设施带入新时代。
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