Chris Nielsen, Gründer und CEO von Levatas – Interview-Serie

Chris Nielsen ist der Gründer und CEO von Levatas. Levatas entwickelt End-to-End-KI-Lösungen, Machine-Learning-Modelle und Human-in-the-Loop-Systeme, die die automatisierte visuelle Inspektion von Unternehmen revolutionieren.

Levatas und seine patentierte Machine-Learning-Technologie, die Cognitive Inspection Platform™, automatisieren vollständig industrielle Inspektionsprogramme für ihre globalen, marktführenden Kunden. Die Cognitive Inspection Platform™ integriert sich mit fortschrittlichen Robotern, Kameras und Drohnen sowie vorab trainierten oder benutzerdefinierten ML-Inspektionsmodellen, um eine End-to-End-Automatisierung für industrielle Inspektionsanwendungen zu liefern.

Levatas hat seinen Hauptsitz in South Florida und bedient sowohl den regionalen als auch den globalen Markt, indem es mit branchenführenden Kunden wie BMW, AB InBev, Dow Chemical, Boston Dynamics, Praxair, Johnson Controls, NextEra Energy (NEE ) /FPL, Ryder, Royal Caribbean, PGA of America, Carrier, G4S, HSBC und vielen mehr zusammenarbeitet.

Können Sie die Entstehungsgeschichte von Levatas und wie es aus Ihrer Entlassung bei einem Software-Unternehmen entstand, erläutern?

Im Jahr 2006 arbeitete ich im Vertrieb für ein Software-Unternehmen, das White-Label-Anti-Malware-Software für große Telekommunikationskunden anbot. Während meiner Zeit dort entwickelte ich einen Prozess, um Mockups der Software zu erstellen, die mir half, mehr Geschäfte abzuschließen. Ich machte gute Fortschritte, aber das Unternehmen selbst geriet in Schwierigkeiten. Später im selben Jahr wurde ich zusammen mit vielen anderen Teammitgliedern entlassen.

Aus dieser Erfahrung nahm ich meine grundlegenden digitalen Designfähigkeiten und eine positive unternehmerische Einstellung mit und begann, meine benutzerdefinierten Software-Design- und -Entwicklungsdienstleistungen lokalen Unternehmen in South Florida anzubieten. Dann eskalierte alles. Ein kleiner Geschäftskunde empfahl mich an einen mittelgroßen Kunden, und meine neuen Konten wurden immer größer. Als immer mehr Empfehlungen von zufriedenen Kunden eintrudelten, musste ich Entwicklungsfachleute einstellen, um mit dem Wachstum des Geschäfts und unserer Expansion in die digitale Gestaltung Schritt zu halten. Wir wurden schnell zu einem Allround-Digitalagentur, die alles von Websites über E-Commerce-Plattformen bis hin zu Back-End-Software-Integrationen und sogar digitale Marketingdienstleistungen anbot.

Levatas war ursprünglich eine allgemeine Digitalagentur. Können Sie erläutern, wie Levatas dann in die KI wechselte?

Obwohl der allgemeine Ansatz der Agentur gut für das Wachstum der Umsätze war, erkannten wir, dass es schwierig sein würde, die Qualität und Konsistenz aufrechtzuerhalten, wenn das Angebotsspektrum erweitert würde. Wir entschieden uns, unseren Fokus zu verengen und uns von Design- und Entwicklungsdienstleistungen wegzubewegen und uns ausschließlich auf künstliche Intelligenz und Machine-Learning-Lösungen zu konzentrieren.

Es mag wie ein großer Sprung aussehen – von einer Digitalagentur, die Beratungsdienstleistungen anbietet, zu einem Unternehmen, das eine Enterprise-SaaS-Lösung für Machine Learning entwickelt – aber es war tatsächlich ein natürlicher und organischer Übergang.

Wir hatten mit einigen der größten Unternehmen der Welt zusammengearbeitet und benutzerdefinierte digitale Lösungen auf der Grundlage ihrer Daten und Hintergrundsysteme entwickelt. Über mehrere Plattformen und Branchen hinweg entdeckten wir klare und konsistente Technologielücken, die für uns wie Marktchancen aussahen. Letztendlich entschieden wir uns, Lösungen und Produkte zu entwickeln, um diese Lücken zu füllen, und im Jahr 2020 wechselte Levatas offiziell von professionellen Dienstleistungen und Beratung in die KI/ML-Software-Produktentwicklung. Es war der richtige Schritt.

Was war der entscheidende Moment, als beschlossen wurde, dass Levatas sich auf maschinelles Sehen konzentrieren sollte, indem sowohl die natürliche Sprachverarbeitung als auch die Computer-Vision verwendet werden, anstatt ein allgemeines KI-Unternehmen zu sein?

Als nicht-technischer Gründer eines fortschrittlichen Technologieunternehmens bin ich gut darin geworden, den unglaublich intelligenten Menschen im Levatas-Team zuzuhören. Es war mein Geschäftspartner und CTO, Daniel Bruce, der die Vision für Levatas entwickelte, sich auf Computer-Vision-Lösungen zu konzentrieren. Dann schärfte er diese Vision weiter auf “Automatisierung industrieller Inspektionen” ein.

Meine erste Reaktion war, dass dies zu klein wäre, und wir möglicherweise nicht genug Kunden finden würden, um unsere Geschäftswachstumsziele zu erreichen. Ich konnte nicht mehr falsch liegen. Es stellte sich heraus, dass dies ein eigener Markt ist, voller großer globaler Unternehmen, die genau das benötigen, was wir entwickelten.

Was mehr ist, gibt es ein schnell wachsendes Feld von fortschrittlichen Daten-Erfassungshardware-Herstellern – nämlich Roboter, Drohnen, Kameras, IoT-Sensoren usw. – die auch nach den Lösungen suchen, die wir bei Levatas entwickeln. Diese Unternehmensveränderung erfolgte in zwei relativ unterschiedlichen Stadien über die letzten 5-6 Jahre. Das erste Stadium sah, wie wir von allgemeinen digitalen Transformationsberatern zu einem KI/ML-Spezialisten (immer noch als Berater) wechselten. Das endgültige Stadium unserer Evolution sah, wie wir aus professionellen Dienstleistungen in das neue Software-Produkt-Entwicklungs-Geschäftsmodell wechselten, das wir heute sind.

Levatas hat eine Partnerschaft mit einem der spannendsten Unternehmen im Bereich Robotik – Boston Dynamics – geschlossen. Können Sie einige Details zu dieser Partnerschaft mitteilen?

Ehrlich gesagt, fällt es mir schwer, über unsere Partnerschaft mit Boston Dynamics zu sprechen, ohne wie ein totaler Fanboy zu klingen. [lacht] Das sagte, es war eine der persönlich und beruflich erfüllendsten Dinge, die ich je getan habe. Mein Team fühlt sich genauso.

Nicht nur entwickeln sie die weltweit fortschrittlichsten und leistungsfähigsten dynamischen mobilen Roboter, sondern sie sind auch einfach großartige Menschen, mit denen man zusammenarbeiten kann. Das Wesentliche ist, dass die Spot-Roboter “out of the box” mit marktführender athletischer Intelligenz und physischen Fähigkeiten kommen. Was ihnen jedoch noch fehlt, ist eine Art “On-the-Job-Training”, um sie in die Lage zu versetzen, ihre Umgebung aus kognitiver Intelligenz zu verstehen. Das ist der Punkt, an dem Levatas ins Spiel kommt.

Unsere industriellen Inspektionsmodelle und die Cognitive Inspection Platform ermöglichen es den Spot-Robotern, kritische Elemente der Einrichtungen unserer Kunden zu inspizieren, sodass sie verstehen, was sie sehen und wie sie auf die Ergebnisse reagieren können. Während die Spot-Roboter viele Dinge können, finden wir sie normalerweise in Sicherheits-, Sicherheits- und Wartungsanwendungen einsetzen. Diese Anwendungen sind nicht spezifisch für eine bestimmte Branche, aber wir sehen eine hohe Nachfrage im Bereich der Elektrizitätsversorgung, Öl und Gas sowie in der Fertigungsindustrie zusammen mit Boston Dynamics.

Warum ist das Lesen von analogen Messgeräten für Hersteller so schmerzhaft?

Man würde nicht denken, dass das Lesen von analogen Messgeräten ein besonders spannendes Gebiet für Innovationen ist. Aber für die Fachleute, die mit der Bedienung, Wartung und Lieferung der Ausgaben dieser Einrichtungen betraut sind, ist es ein großes Thema.

Ein bestimmtes industrielles Unternehmen kann Tausende von analogen Messgeräten haben, die verschiedene industrielle Geräte überwachen. Derzeit müssen das Personal diese Messgeräte ständig manuell überwachen, um die Betriebszeit und die Produktivität der Einrichtung sicherzustellen. Während digitale Messgeräte verfügbar sind, betreiben viele Einrichtungen Geräte, die für Jahrzehnte ausgelegt sind. Die Sensorisierung von Tausenden von Maschinenteilen kann mehrere Millionen Dollar kosten. Es ist auch sehr teuer, unglaublich intelligente und fähige Menschen dafür zu bezahlen, dass sie ihre Tage damit verbringen, die Einrichtung zu überwachen und die Messgeräte abzulesen. Wenn die Ausrüstung aufgrund mangelnder Überwachung ausfällt, kann dies zu noch teureren Problemen führen.

Im Gegensatz dazu kann ein mobiler Roboter die Einrichtung nach einem festen Zeitplan autonom überwachen und die Inspektionen mit der Levatas-Software durchführen. Die Bereitstellung eines Roboters führt zu einer höheren Konsistenz, Zuverlässigkeit und Genauigkeit bei der Datenerfassung. Es befreit auch die menschlichen Mitarbeiter, um ihre Zeit für wertvollere Aufgaben im Unternehmen zu verwenden – Aufgaben, die nur von einem Menschen erledigt werden können.

Wie löst Levatas dieses Problem mit autonomen Technologien?

Einfach ausgedrückt: Eine industrielle Lösung, die manuelle menschliche Bedienung erfordert, bietet wenig bis gar keine Rendite. Unsere Kunden werden es nicht kaufen. Deshalb bieten alle unsere Hardware-Partner Lösungen mit voller Autonomie. Ihre Geräte erstellen die Inspektionsrouten, führen die Inspektionsmodelle aus und kehren zu ihren Ladestationen zurück, um sich aufzuladen – alles in einer Schleife.

Menschliche Arbeiter werden diese automatisierten Lösungen weiterhin überwachen, um sicherzustellen, dass sie wie beabsichtigt funktionieren. Ähnlich wie ein junger Mitarbeiter, der in der Ausbildung ist, ist die KI noch nicht genau genug, um die perfekte Analyse und Entscheidung jedes Mal zu treffen. Wir entwickeln unsere Technologie so, dass sie erkennt, wenn sie einen Menschen in den Prozess einbeziehen muss, um die richtige Entscheidung zu treffen. In unserem Bereich wird dies als “Human-in-the-Loop”-Workflow bezeichnet und ist Teil der Levatas-Plattform. Das Ziel ist es, die Zeit, die Menschen für Überwachungsaufgaben aufwenden, kontinuierlich zu reduzieren, während gleichzeitig sichergestellt wird, dass menschliche Arbeiter informiert und immer die Entscheidungsgewalt haben.

Was sind einige andere Anwendungsfälle für Levatas?

Neben der Erkennung und dem Lesen von analogen Messgeräten bieten wir auch die Erkennung von thermischen Anomalien, Personenerkennung, robotische Kollisionsvermeidung, Sicherheits-Compliance-Überwachung und eine Vielzahl von Inspektionsmodellfunktionen auf der Grundlage von Change-Detection-Machine-Learning. Wenn unsere Kunden Bedürfnisse haben, die noch nicht von unseren “off-the-shelf”-Inspektionsmodellen abgedeckt sind, haben wir ein Team, das mit dem Kunden zusammenarbeitet, um benutzerdefinierte Lösungen zu entwickeln.

Während wir von unserer Arbeit mit den Spot-Robotern begeistert sind, werden die automatisierten Inspektionen von Levatas auch auf Drohnen, Kameranetzen und in jede andere Art von Daten-Erfassungsgeräten integriert – wie z.B. industrielle IoT-Sensoren.

Können Sie einige der Herausforderungen bei der Gründung eines KI-Unternehmens ohne technische Kenntnisse und ohne Programmierkenntnisse erläutern?

Ich habe mich immer auf mein Team von unglaublich intelligenten Entwicklern verlassen, um die Arbeit zu erledigen und uns von einem technischen Strategiestandpunkt aus auf den richtigen Pfad zu führen. Als es darum ging, das Unternehmen tatsächlich zu gründen, denke ich, dass ich die richtige Mischung aus “Kann-machen”-Einstellung, positiver Einstellung und unternehmerischem Geist hatte, der mich dazu veranlasste, den ersten Schritt zu machen.

Seit dem Moment, als ich mich in die Tiefe stürzte, war Levatas immer um das Team herum aufgebaut, das ich in den frühen Tagen (und bis heute) aufgebaut habe. Kurz gesagt, dank des Teams, das ich um mich herum aufbaute, war mein persönlicher Mangel an technischer Fähigkeit kein großes Hindernis, als wir das Unternehmen aufbauten.

Gibt es noch etwas, das Sie über Levatas mitteilen möchten?

Wir haben unser Seed-Round-Kapital kürzlich abgeschlossen und das Unternehmen ist bereit für das nächste Wachstum. Unsere Lösungen werden von unseren großartigen Unternehmenskunden validiert und unsere Pipeline wächst von Tag zu Tag. Es werden in den nächsten Monaten einige spannende neue Kundenankündigungen geben und wir werden einige weltweit erste Produktfunktionen später in diesem Jahr bekannt geben. Bleiben Sie dran!

Vielen Dank für das großartige Interview. Leser, die mehr über Levatas erfahren möchten, sollten die Levatas-Website besuchen.