labs@atheron:~/industries/oil-gas/ai$ train agent --grounded

KI für Leitungen

Ein Korrosionsmodell, auf Ihren eigenen Bildern trainiert.

Ein Integritätsprogramm erzeugt mehr Prüfbilder, als Ingenieure ansehen können. Ein Bildmodell, das auf Ihren eigenen beschrifteten Bildern trainiert ist, kann sie sortieren, sodass Ingenieure mit den schlimmsten anfangen. Es markiert; die Ingenieurin entscheidet.

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// worauf es hier ankommt

Was in dieser Branche anders ist.

Auf Ihren Anlagen trainiert

Beschichtungen, Rohrgüten und Zustände unterscheiden sich je Betreiber. Wir trainieren auf Ihren eigenen beschrifteten Bildern nach, und deshalb ist das Modell ein eigenes und kein allgemeines.

Bewertet, bevor man ihm traut

Das Modell wird an einem zurückgehaltenen Satz Ihrer Bilder gemessen, und die Bewertung, die es erreichen muss, wird vor dem Einsatz vereinbart.

Ingenieure bleiben verantwortlich

Jede Markierung prüft ein Ingenieur, Verworfenes wird festgehalten, und das Modell schließt nie einen Befund selbst.

Ihre Bilder bleiben Ihre

Training und Betrieb laufen in Ihrem eigenen Cloud-Konto, und das trainierte Modell gehört Ihnen, sobald es bezahlt ist.

// Beispielprojekte

Beispiele mit Preis.

Jedes ist angenommen, als solches gekennzeichnet und live aus unserer Preisliste berechnet. Öffnen Sie eines im Rechner und machen Sie es zu Ihrem.

BeispielprojektWeb-AppKIEigenes LLM

Korrosionsmodell für Leitungen

Angenommen. Kein Kunde, kein Ergebnis.

// Das Problem

Integritätsingenieure sichten Tausende Fotos von Aufgrabungen, Drohnenflügen und Anlagenprüfungen mit dem Auge, und der Rückstand entscheidet, welche Standorte zuerst angesehen werden.

// Was wir bauen würden

Ein eigenes Bildmodell, auf den eigenen beschrifteten Prüfbildern des Betreibers nachtrainiert, das Beschichtungsschäden und Korrosion zur Prüfung durch eine Ingenieurin markiert, betrieben im eigenen Cloud-Konto des Betreibers, sodass die Bilder seine bleiben.

// Was drin ist

Bilder von Ihrem Integritätsteam in einem einfachen Werkzeug beschriftet
Ein Modell, auf Ihren Bildern nachtrainiert und an einem zurückgehaltenen Satz gemessen
Eine nach Schwere geordnete Prüfwarteschlange, in der Ingenieure bestätigen oder verwerfen
Befunde dem Leitungsabschnitt oder der Anlage zugeordnet
Verworfenes als nächste Trainingsdaten gespeichert

// Tech-Stack

PyTorch
ONNX Runtime
Python
Next.js
AWS-GPU-Instanzen

// Schätzung

Entwicklung: ≈ 149.000 USD bis 227.000 USD, delivered within 36 weeksCAD 212,000 to 323,600
Hosting: ≈ 7.020 USD im MonatCAD 10,000 im Monat
Support: ≈ 2.500 USD im MonatCAD 3,565 im Monat

Preise in Ihrer Währung sind Schätzungen zum heutigen Kurs der Bank of Canada. Alle Rechnungen werden in CAD oder USD gestellt.

KI-Weg: Eigenes LLM
Laufende Modellkosten: ≈ 6.530 USD im MonatCAD 9,300 im Monat

Zeitplan je Meilenstein

Découverte: 2.9 to 3.4 weeks
Données et plan d’évaluation: 0.4 weeks
Maquettes approuvées: 2.4 to 4.4 weeks
Fonctions principales: 1.9 to 3.4 weeks
Développement complet: 1.4 to 2.4 weeks
Entraînement: 8.9 to 15.4 weeks
Tests et corrections: 0.4 weeks
Évaluation et tests adverses: 3.9 to 4.4 weeks
Mise en ligne: 0.9 to 1.4 weeks
Production: 0.9 to 1.4 weeks

Wie bezahlt wird

Anzahlung 20%: CAD 42,160 to 64,480
Découverte 1.3%: CAD 2,740.40 to 4,191.20
Données et plan d’évaluation 8.2%: CAD 17,285.60 to 26,436.80
Maquettes approuvées 1.3%: CAD 2,740.40 to 4,191.20
Fonctions principales 4%: CAD 8,432 to 12,896
Développement complet 2.6%: CAD 5,480.80 to 8,382.40
Entraînement 24.8%: CAD 52,278.40 to 79,955.20
Tests et corrections 1.3%: CAD 2,740.40 to 4,191.20
Évaluation et tests adverses 16.5%: CAD 34,782 to 53,196
Mise en ligne 1.3%: CAD 2,740.40 to 4,191.20
Production 8.7%: CAD 18,339.60 to 28,048.80
Holdback, 30 days after launch (10%): CAD 21,080 to 32,240
Temps GPU pour l’entraînement et les tests, au coût: CAD 1,200. Im Voraus berechnet, zum Einkaufspreis, außerhalb der Meilensteine

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// questions

Fragen, die wir dazu bekommen.

Wie viele beschriftete Bilder braucht ein Korrosionsmodell?

Das hängt davon ab, wie viele Zustände es unterscheiden soll. Wir beginnen mit dem, was Sie haben, messen und sagen Ihnen, welche Zustände mehr Beispiele brauchen.

Kann es neben Fotos auch Molchdaten lesen?

Molchdaten sind ein anderes Problem als Fotos. Wir können sie gesondert festlegen; das Beispiel hier deckt Bilder ab.

Warum kein allgemeines KI-Modell?

Allgemeine Modelle beschreiben ein Foto gut, kennen aber Ihre Beschichtungen und Ihre Schwereskala nicht. Erst das Nachtrainieren auf Ihren Beschriftungen macht die Reihenfolge nützlich.

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