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Tata Power CoE 如何使用 Amazon SageMaker AI 和 Amazon Bedrock 构建可扩展的 AI 驱动的太阳能电池板检查解决方案
在这篇文章中，我们将探讨 Tata Power CoE 和 Oneture Technologies 如何使用 AWS 服务实现端到端检查流程的自动化。
来源:亚马逊云科技 _机器学习这篇文章是与 Tata Power 的 Vikram Bansal 和 Oneture 的 Gaurav Kankaria、Omkar Dhavalikar 共同撰写的。
随着组织和个人转向可再生能源，全球对太阳能的采用正在迅速增加。印度正处于太阳能革命的边缘，其国家目标是到 2027 年为 1000 万家庭安装屋顶太阳能装置。然而，随着安装数量激增至数百万，出现了一个迫切的需求：确保每个太阳能电池板系统得到正确安装和维护。传统的手动检查方法（涉及实地考察、目视评估和纸质文档）已成为一个重大瓶颈。它们很容易出现人为错误、不一致，并且可能造成严重的时间延迟。为了应对这些挑战，Tata Power 卓越技术中心 (CoE) 与作为 AI 分析合作伙伴的 Oneture Technologies 合作，使用 Amazon SageMaker AI、Amazon Bedrock 和其他 AWS 服务开发人工智能驱动的太阳能电池板安装检查解决方案。
在这篇文章中，我们将探讨 Tata Power CoE 和 Oneture Technologies 如何使用 AWS 服务实现端到端检查流程的自动化。
挑战
随着塔塔电力 (Tata Power) 扩大太阳能电池板安装规模，当前过程中出现了几个关键挑战：
耗时的手动检查：传统的检查流程需要工程师目视检查每个面板并手动记录他们的发现。这种方法非常耗时并且容易出现人为错误。工程师必须仔细检查安装的多个方面，从面板对齐到接线连接，这使得整个过程漫长且费力。
解决方案概述
图 1：太阳能电池板组件的示例图像
图 2：解决方案架构
使用 Amazon SageMaker Ground Truth 进行数据标记
使用 Amazon SageMaker AI 进行模型训练
图 3：F1-置信曲线
使用 Amazon SageMaker AI 进行大规模模型推理
图 4：欧姆表