Kaitlyn Albertoli Gründerin von Buzz Solutions – Interviewreihe

Kaitlyn Albertoli ist die Gründerin von Buzz Solutions, einem KI-Unternehmen, das Asset-Fehlererkennung und Predictive-Analytics für Powerline-Inspektionen bereitstellt, wodurch kritische Einsparungen bei der Verhinderung von abgestürzten Leitungen, Stromausfällen und durch fehlgeschlagene Netzinfrastruktur verursachten Waldbränden erzielt werden.

Buzz Solutions wurde im Rahmen des Stanford Launchpad-Kurses 2017 gegründet. Können Sie uns einige Details über diese frühen Tage erzählen?

Wir gründeten Buzz Solutions, um einem kritischen Bedarf zu begegnen, der während der frühen Tage der Inspektionen von Stromnetzinfrastrukturen entstand. Während dieser entscheidenden Zeit begannen die Stromversorgungsunternehmen, mehr visuelle Daten zu sammeln, um gründliche und häufige Inspektionen zu ermöglichen. Von Anfang an verbrachten wir viel Zeit damit, die Schmerzpunkte der Stromversorgungsunternehmen zu verstehen und ihre kurz- und langfristigen Visionen für ihre Inspektionsprogramme zu verstehen.

Da wir erkannten, dass jedes Stromversorgungsunternehmen seine eigene einzigartige Methode der Inspektion und Routineprozesse hat, wurde klar, dass der beste Einstiegspunkt in den Markt durch hochgenaue und flexible KI-gestützte Algorithmen war. In den ersten zwei Jahren war unsere Mission, die genauesten und leichtesten Algorithmen auf dem Markt zu entwickeln, die die Stromversorgungsunternehmen direkt in ihre bestehenden Systeme integrieren konnten. Wir lancierten das offizielle Buzz Solutions PowerAI-Produkt auf dem Stromversorgungsmarkt im August 2019.

Warum ist es für die Stromversorgungsunternehmen ein Problem, alle Übertragungs- und Verteilungsinfrastrukturen zu inspizieren, wenn sie die herkömmlichen manuellen Inspektionmethoden verwenden?

Da die Stromversorgungsunternehmen verpflichtet sind, häufigere Inspektionen durchzuführen, steigen die Datenmengen explosionsartig an. Die Stromversorgungsunternehmen sammeln 5-10-mal mehr Daten als in der Vergangenheit, oft Hunderttausende und Millionen von Bildern pro Jahr. Der aktuelle Analyseprozess dieser Daten erfolgt manuell durch Linienarbeiter und Feldtechniker, was ein sehr zeitaufwändiger und nicht skalierbarer Prozess ist. Wenn die Inspektionen häufiger werden, wird der manuelle Prozess teurer, zeitaufwändiger und birgt ein höheres Risiko von Infrastrukturversagen, da die Daten nicht rechtzeitig verarbeitet werden.

Welche Art von visueller Verarbeitungsdaten wird im Feld erfasst?

Bilder und Videostreams werden derzeit im Feld mit Drohnen, Hubschraubern, Flugzeugen und sogar bodengestützten Datenerfassungssystemen erfasst. Drohnen werden aufgrund ihrer Fähigkeit, näher an Strukturen heranzuflygen und Bilder aus verschiedenen Winkeln zu erfassen, die mit bemannten Flugzeugen nicht möglich sind, immer häufiger verwendet. Drohnen können visuelle Bilder von verschiedenen elektrischen Komponenten, Stromnetzstrukturen, umliegender Vegetation und Orten erfassen. Dies ermöglicht eine umfassendere Inspektion, sodass ein Stromversorgungsunternehmen den Zustand jedes Infrastrukturkomponenten besser verstehen kann, sowohl für Übertragungs- als auch für Verteilungsleitungen und Umspannstationen.

Welche Art von Kosteneinsparungen können durch die Analyse dieser Bilder mit KI im Vergleich zur manuellen Analyse erzielt werden?

Die Analyse von Bildern mit KI bietet enorme Kosteneinsparungen, die im Laufe der Zeit weiter ansteigen. KI bietet eine direkte, anfängliche Kosteneinsparung von etwa 50 % im Vergleich zur manuellen Analyse, und im Laufe der Zeit steigen diese Einsparungen exponentiell an, da die KI Trends verfolgt und intelligenter wird. Dies ermöglicht gezieltere, informiertere Inspektionen und bietet den Linienarbeitern zusätzliche Einsparungen, indem sie bessere Informationen liefern, um einen Weg zur Wartung zu planen.

Die Technologie von Buzz Solutions kann in nur wenigen Stunden erkennen, was repariert werden muss. Können Sie uns über die KI erzählen, die diese Fähigkeit ermöglicht?

Die PowerAI-Machine-Vision-Algorithmen sind trainiert, um eine spezifische Liste von Anomalien für Stromnetzinfrastrukturen zu erkennen. Wir verbrachten zwei Jahre damit, diese Algorithmen von Grund auf aufzubauen und verschiedene Datensätze aus verschiedenen geografischen Regionen und Zeiträumen zu aggregieren, um die KI zu trainieren, diese Fehler zu umfassen. Ein Vorteil, den wir haben, ist, dass wir unsere KI mit echten Bildern und nicht mit synthetischen Bildern trainiert haben, und unsere Genauigkeit bei der Erkennung und Vorhersage von Ausrüstungsfehlern oder -problemen ist wesentlich höher als der Branchendurchschnitt. Dies bedeutet, dass die Stromversorgungsunternehmen Probleme viel schneller und effizienter beheben können.

Unsere KI nutzt außerdem die Human-in-the-Loop-Schulung, bei der die Feldtechniker und Ingenieure Daten in die KI zurückführen, um das Modell intelligenter und personalisierter zu machen. Die umfassende Liste der Fehlermodi, die die PowerAI-Algorithmen heute erkennen, wurde aus den größten Bedürfnissen abgeleitet, die die Stromversorgungsunternehmen geäußert haben.

Können Sie uns über das Predictive-Analytics-System erzählen, das verwendet wird, und über die Vorteile, die es bietet?

Buzz verfolgt die Trends und Ausfälle von Stromnetzkomponenten im Laufe der Zeit und hilft dabei, die KI- und Machine-Learning-Systeme stärker, personalisierter und effizienter zu machen. Dies ermöglicht es den Systemen, Erkenntnisse aus diesen Trends abzuleiten und Bereiche zu identifizieren, die möglicherweise anfällig für Fehler sind, also “Hotspots”. Hier kommt das wahre Potenzial eines Predictive-Analytics-Systems zum Tragen und ermöglicht es den Stromversorgungsunternehmen, bessere Einblicke in die Bereiche zu erhalten, in denen ihre Ausrüstung möglicherweise ausfällt.

Können Sie uns über Ihre Pläne erzählen, auch den Wind- und Solarsektor zu erschließen?

Bislang hat sich Buzz darauf konzentriert, die genaueste und effektivste KI-Lösung im Bereich der Stromnetzinspektion zu werden. Es gibt jedoch viele andere Bereiche der Infrastruktur, wie erneuerbare Energieerzeugung, in denen Inspektionsanalytik benötigt und wertvoll sind. Buzz plant, über den T&D-Inspektionsbereich hinaus zu expandieren und wird Ankündigungen über diese Marktexpansionen machen, wenn es neue Anwendungsfälle gibt, die wir in unser Portfolio aufnehmen.

Wie trägt die Optimierung des Stromsektors zur Bekämpfung des Klimawandels bei?

Buzz Solutions unterstützt mit seinen Bemühungen um Nachhaltigkeit und hilft bei einigen der größten klimabedingten Probleme, mit denen wir heute konfrontiert sind, indem es netzbedingte Katastrophen, Emissionen und eine erhöhte Netzzuverlässigkeit reduziert. Unsere KI-basierte Fehlererkennung reduziert Waldbrände, die durch fehlerhafte Assets verursacht werden, da wir die Stromversorgungsunternehmen auf Fehler und Vegetation hinweisen, die auf die Infrastruktur einwirken.

Unsere Systeme identifizieren außerdem häufige Fehlerbereiche (“Hotspots”). Vordefinierte Hotspot-Bereiche ermöglichen gezielte Inspektionen anstelle von Hubschraubern, die sinnlos für hunderte Meilen fliegen. Gezielte Inspektionen helfen den Stromversorgungsunternehmen, ihre Kohlenstoffemissionen zu reduzieren und präventive Maßnahmen anstelle von reaktiven Maßnahmen zu ergreifen. Unsere Technologie ermöglicht ein widerstandsfähigeres und stabileres Netz, das eine effiziente Integration von erneuerbaren Energiequellen in die Netzinfrastruktur ermöglicht.

Können Sie uns über Ihre Gesamtvision der digitalen Transformation des Stromsektors erzählen?

Buzz Solutions ist an der Spitze der digitalen Transformation des Inspektions- und Wartungsprozesses für Stromnetze. Während die Sammlung von mehr Daten wichtig ist, ist es noch wichtiger, die Daten erfolgreich zu verwalten und handhabbare Erkenntnisse aus diesen Informationen abzuleiten. Hier ist Buzz besonders wertvoll.

Unsere Lösung PowerAI bietet nicht nur schnelle Einblicke in den aktuellen Zustand der Infrastruktur, sondern verfolgt auch diese Daten und warnt das Stromversorgungsunternehmen vor Bereichen, die das größte Risiko für das Netz darstellen. PowerAI ermöglicht eine schnellere Aufrüstung von Komponenten und einen effizienteren Weg zur Netzmodernisierung. Die digitale Transformation in diesem Sektor hat eine nahtlose Datenerfassung ermöglicht, aber die wahre Macht der Daten liegt darin, die rohen Daten in ein kohärentes Bild umzuwandeln und spezifische Erkenntnisse aus diesen Informationen abzuleiten.

Vielen Dank für das großartige Interview. Leser, die mehr erfahren möchten, sollten Buzz Solutions besuchen.