Buzz Solutions recauda 20 millones de dólares en una ronda de financiación Serie A para expandir la inteligencia de la red impulsada por IA

Buzz Solutions ha recaudado 20 millones de dólares en una ronda de financiación Serie A sobrescrita, ya que las empresas de servicios públicos buscan formas más rápidas de inspeccionar, mantener y fortalecer la infraestructura energética cada vez más compleja.

S3 Ventures lideró la ronda, con una inversión significativa de GoPoint Ventures. Los inversores existentes HearstLab y Blackhorn Ventures también participaron. Buzz Solutions dijo que el capital apoyará el desarrollo de productos, la expansión de su equipo de comercialización y despliegues más profundos con clientes de servicios públicos.

La empresa con sede en Palo Alto desarrolla software de inteligencia artificial que analiza datos de inspección visual recopilados de infraestructuras como líneas de energía, subestaciones y instalaciones solares a escala de servicios públicos. Sus clientes incluyen Dominion Energy (D ), American Electric Power (AEP ), y la Autoridad de Energía de Nueva York.

Moviendo la inspección de la red más allá de la revisión manual de imágenes

Las empresas de servicios públicos han adoptado cada vez más drones, helicópteros, aviones fijos, cámaras térmicas y otros sistemas de imagen para inspeccionar la infraestructura. Estas tecnologías pueden recopilar mucha más datos que las inspecciones de campo tradicionales, pero también crean un nuevo desafío: procesar miles o incluso millones de imágenes lo suficientemente rápido como para influir en las decisiones de mantenimiento.

La plataforma PowerAI de Buzz Solutions está diseñada para abordar ese cuello de botella. Ingiere imágenes de programas de inspección aérea y terrestre, coincide con imágenes con estructuras específicas, identifica posibles defectos y ayuda a clasificar los problemas según su gravedad.

La plataforma puede analizar imágenes en RGB y térmicas para problemas como postes dañados, crucetas deterioradas, transformadores sobrecalentados, invasión de vegetación, daño a aisladores y nidos de pájaros. Los resultados se pueden enviar a sistemas de información geográfica, plataformas de pedidos de trabajo y software de gestión de activos a través de integraciones y interfaces de programación de aplicaciones.

Este flujo de trabajo es importante porque identificar un defecto es solo una parte de la gestión de la infraestructura. Las empresas de servicios públicos también deben determinar dónde se encuentra el activo afectado, evaluar cuán urgentemente necesita atención, asignar trabajo y rastrear la condición de ese activo con el tiempo.

PowerAI combina la visión por computadora con la supervisión humana

Buzz Solutions dice que sus modelos han sido ajustados utilizando más de una década de imágenes de servicios públicos, en lugar de ser entrenados solo con conjuntos de datos de demostración más pequeños. La plataforma actualmente incluye más de 50 modelos de inteligencia artificial y puede procesar más de 5,8 imágenes por segundo, según las cifras publicadas por la empresa.

PowerAI también incluye capacidades de revisión humano en el bucle. Los inspectores pueden validar detecciones, corregir salidas del modelo y mejorar la precisión a medida que el sistema encuentra tipos de infraestructura y condiciones de funcionamiento adicionales.

Esta combinación de automatización y revisión humana es particularmente relevante en entornos de servicios públicos, donde los falsos positivos pueden crear trabajo de campo innecesario, mientras que un defecto perdido puede contribuir a fallas de equipo, cortes de energía o riesgos de seguridad.

Buzz ofrece varias versiones de la plataforma. Las empresas de servicios públicos pueden comenzar con la gestión centralizada de datos de inspección y revisión manual antes de pasar a análisis de imágenes automatizado, mapeo de sistemas de información geográfica, análisis avanzado y integraciones con sistemas de trabajo y gestión de activos.

Ampliando la plataforma en toda la red

PowerAI se centró inicialmente en la infraestructura de transmisión y distribución, pero Buzz Solutions ha ampliado la plataforma a subestaciones y energía solar a escala de servicios públicos.

Para las redes de distribución, el software puede asociar imágenes de inspección con postes y estructuras individuales antes de analizarlas en busca de hardware dañado, problemas de transformadores o riesgos de vegetación. Los equipos de transmisión pueden utilizar la plataforma de manera similar para inventariar activos y monitorear cambios de condición en redes grandes.

En las subestaciones, la empresa utiliza imágenes de cámaras fijas y drones amarrados para monitorear eventos de seguridad, preocupaciones de seguridad y condiciones de equipo. Los videos ópticos y térmicos se pueden analizar para eventos como entrada no autorizada, humo, fuego o firmas térmicas anormales, con alertas entregadas a través de paneles, correo electrónico o mensajes de texto. Los despliegues pueden ser basados en la nube o instalados localmente, dependiendo de los requisitos operativos y de ciberseguridad de la empresa de servicios públicos.

La oferta de energía solar aplica visión por computadora a imágenes RGB y térmicas recopiladas por drones. Está diseñada para ayudar a los operadores a identificar puntos calientes, grietas en los paneles y cortes de cadena antes de que esos problemas reduzcan materialmente la producción.

Despliegues de servicios públicos van más allá de pequeños pilotos

Buzz Solutions dijo que su número de clientes se triplicó durante el año pasado, mientras que los ingresos aumentaron un 400%. La empresa también ha publicado varios ejemplos de empresas de servicios públicos que aplican la plataforma a programas de inspección más grandes.

Dominion Energy utilizó PowerAI para procesar 74,000 imágenes que cubrían aproximadamente 47,000 torres de transmisión en tres horas y media, según Buzz Solutions. AEP Texas ha utilizado la plataforma para analizar más de 88,000 imágenes a medida que trabaja para acortar los ciclos de inspección en un territorio de distribución expuesto a huracanes y incendios forestales.

La Autoridad de Energía de Nueva York ha integrado los resultados de la inspección con Esri, IBM Maximo y sus sistemas de medios internos. Buzz Solutions informa que la empresa de servicios públicos redujo el tiempo de análisis manual en un 70%, lo que permite evaluar grandes volúmenes de imágenes de inspección en horas o días en lugar de meses.

Estos despliegues ilustran el cambio más amplio que ahora ocurre en los programas de inteligencia artificial de los servicios públicos. En lugar de evaluar modelos aislados, algunas empresas de servicios públicos están comenzando a conectar el análisis de IA directamente con registros de activos, prioridades de mantenimiento y sistemas operativos existentes.

La creciente demanda de electricidad agrega urgencia

La financiación llega en un momento en que Estados Unidos ingresa a un período de crecimiento renovado de la demanda de electricidad. La Administración de Información de Energía de Estados Unidos informó que el consumo de electricidad nacional ha aumentado en un promedio del 2,1% anual durante los últimos cinco años, con la demanda de servidores de centros de datos que surge como un contribuyente importante.

La agencia espera que el consumo de electricidad continúe aumentando hasta 2050, revirtiendo más de una década de demanda relativamente plana.

Los centros de datos de inteligencia artificial son solo una fuente de presión. Las empresas de servicios públicos también deben conectar la generación de energía renovable, apoyar la electrificación del transporte y la industria, responder al clima extremo y mantener la infraestructura que puede haber estado operando durante décadas.

La construcción de nueva capacidad de generación y transmisión sigue siendo esencial, pero las empresas de servicios públicos también deben extraer más confiabilidad de la infraestructura existente. La identificación temprana de equipos que se deterioran podría permitir que los equipos de mantenimiento aborden los problemas antes de que se conviertan en cortes de energía, incidentes de seguridad o reparaciones de emergencia costosas.

El futuro de la gestión de la red asistida por IA

La importancia más amplia de plataformas como PowerAI radica en cómo podrían cambiar la forma en que las empresas de servicios públicos gestionan la infraestructura con el tiempo. Hoy en día, muchos programas de inspección siguen siendo periódicos y reactivo, con activos examinados en horarios fijos o después de tormentas, cortes de energía y fallas de equipo. A medida que los datos visuales se vuelven más fáciles de recopilar y analizar, las empresas de servicios públicos pueden moverse hacia un mantenimiento más continuo y basado en riesgos.

En ese modelo, la inteligencia artificial ayudaría a identificar cambios sutiles en la condición de los activos, comparar la imagen actual con inspecciones anteriores y resaltar el equipo que parece estar deteriorándose más rápido de lo esperado. Los horarios de mantenimiento podrían basarse menos en la edad o los ciclos de inspección fijos y más en la condición real y el perfil de riesgo de cada activo.

La tecnología también podría volverse más valiosa a medida que las empresas de servicios públicos desplieguen flotas más grandes de drones, cámaras fijas, sensores térmicos y otros sistemas de monitoreo. Sin análisis automatizado, el volumen de datos generado por estas herramientas podría abrumar a los equipos de inspección. Los sistemas de IA pueden servir cada vez más como una capa de filtrado, dirigiendo a los expertos humanos hacia las imágenes, activos y anomalías que más probablemente requieran atención.

Con el tiempo, estas capacidades podrían apoyar representaciones digitales más detalladas de la red, combinando inspecciones visuales con datos climáticos, historias de cortes de energía, condiciones de vegetación y registros de mantenimiento. Esto podría permitir que las empresas de servicios públicos modelen cómo los defectos individuales podrían afectar las redes más amplias y prioricen las reparaciones según su impacto potencial en la confiabilidad y la seguridad pública.

El cambio también introducirá preguntas importantes sobre la precisión del modelo, la ciberseguridad, la transparencia y la rendición de cuentas. Las empresas de servicios públicos necesitarán entender por qué un sistema señaló un activo en particular, cuán seguro está de esa evaluación y cuándo se requiere una revisión humana. Debido a que las decisiones involucran infraestructura crítica, las recomendaciones de IA probablemente seguirán siendo parte de un proceso supervisado en lugar de convertirse en completamente autónomo.

Si se pueden abordar esos desafíos, la visión por computadora podría evolucionar de una herramienta para revisar imágenes de inspección a un componente más central de la planificación y mantenimiento de la red. El impacto a largo plazo no necesariamente sería menos inspectores, sino un cambio en cómo se utiliza su tiempo, con mayor atención dirigida hacia los activos y ubicaciones donde la intervención podría tener la mayor diferencia.