Entrevistas
Kaitlyn Albertoli Fundadora de Buzz Solutions – Serie de Entrevistas
Kaitlyn Albertoli es la fundadora de Buzz Solutions, una empresa de inteligencia artificial que proporciona detección de fallas de activos y análisis predictivos para inspecciones de líneas de energía, lo que proporciona ahorros críticos al prevenir líneas caídas, apagones y incendios forestales provocados por fallas en la infraestructura de la red.
Buzz Solutions se fundó como parte del curso Stanford Launchpad en 2017, ¿podría compartir algunos detalles sobre esos primeros días?
Comenzamos Buzz Solutions para abordar una necesidad crítica que surgió durante los primeros días de inspecciones de infraestructura de servicios públicos. Durante este momento crucial, las empresas de servicios públicos comenzaron a recopilar más datos visuales para garantizar y permitir inspecciones exhaustivas y frecuentes. Desde el principio, pasamos mucho tiempo analizando los puntos débiles de los servicios públicos, así como entendiendo la visión a corto y largo plazo para sus programas de inspección.
Al reconocer que cada servicio público tiene sus propios medios únicos de inspección y proceso rutinario, quedó claro que el mejor punto de entrada en el mercado era a través de algoritmos de inteligencia artificial precisos y flexibles. En los primeros dos años, nuestra misión fue construir los algoritmos más precisos y fáciles de volver a entrenar en el mercado que las empresas de servicios públicos pudieran implementar directamente en sus sistemas existentes. Lanzamos el producto oficial Buzz Solutions PowerAI en el mercado de servicios públicos en agosto de 2019.
Los servicios públicos están obligados a inspeccionar toda la infraestructura de transmisión y distribución, ¿por qué esto es un problema para los métodos de inspección manuales heredados?
A medida que los servicios públicos están obligados a realizar inspecciones más frecuentes, los niveles de recopilación de datos están aumentando vertiginosamente. Las empresas de servicios públicos están recopilando 5-10 veces más datos que los niveles históricos, a menudo recopilando cientos de miles y millones de imágenes anualmente. El proceso de análisis actual de estos datos se realiza manualmente, con linieros y técnicos de campo, lo que es un proceso altamente tedioso y no escalable. A medida que las inspecciones se vuelven más frecuentes, el proceso manual se vuelve más costoso, consume más tiempo y conlleva un mayor riesgo de falla de la infraestructura debido a que los datos no se procesan de manera oportuna.
¿Qué tipo de datos de procesamiento visual se capturan en el campo?
Las imágenes y flujos de video se capturan actualmente en el campo utilizando drones, helicópteros, aviones de ala fija y incluso captura de datos terrestre. Los drones se están convirtiendo en un medio más común de inspección porque pueden volar más cerca de las estructuras y recopilar imágenes desde ángulos que no son posibles con aeronaves tripuladas. Los drones pueden capturar imágenes visuales de varios componentes eléctricos, estructuras de la red de energía, vegetación circundante y ubicaciones. Esto permite una inspección más completa, para que un servicio público pueda comprender mejor la salud de cada componente de infraestructura para líneas de energía de transmisión y distribución y subestaciones.
¿Qué tipo de ahorros de costos se ven al analizar estas imágenes con inteligencia artificial en comparación con el análisis manual?
Analizar imágenes con inteligencia artificial proporciona ahorros de costos tremendos, que continúan aumentando con el tiempo. La inteligencia artificial proporciona un ahorro de costos directo e inicial de aproximadamente el 50% en comparación con el análisis manual, y con el tiempo, esos ahorros aumentan exponencialmente a medida que la inteligencia artificial rastrea tendencias y se vuelve más inteligente con el tiempo. Esto permite inspecciones más dirigidas e informadas y proporciona a los linieros ahorros adicionales al entregar información mejor y más clara para que puedan planificar un camino hacia el mantenimiento de manera más rápida.
La tecnología de Buzz Solutions puede identificar qué necesita ser reparado en solo unas horas, ¿podría discutir la inteligencia artificial que se utiliza para habilitar esto?
Los algoritmos de visión de máquina de PowerAI están entrenados para detectar una lista específica de anomalías para infraestructura de servicios públicos. Pasamos dos años construyendo estos algoritmos desde cero y agregando conjuntos de datos variados en diferentes geografías y líneas de tiempo para entrenar a la inteligencia artificial para que abarque estas fallas. Una ventaja que tenemos es que entrenamos a nuestra inteligencia artificial con imágenes reales en lugar de “imágenes sintéticas” y nuestra precisión para identificar y predecir fallas de equipo o problemas es significativamente mayor que el promedio de la industria. Esto significa que los servicios públicos pueden solucionar problemas de manera mucho más rápida y eficiente.
Además, nuestra inteligencia artificial aprovecha human-in-the-loop para el entrenamiento, donde los técnicos de campo y los ingenieros alimentan datos de regreso a la inteligencia artificial, lo que permite que el modelo se vuelva más inteligente y personalizado con el tiempo. La lista integral de modos de falla que los algoritmos de PowerAI detectan hoy en día se han derivado de las mayores necesidades que los servicios públicos han expresado.
¿Podría discutir el sistema de análisis predictivo que se utiliza y los beneficios que ofrece?
Buzz rastrea las tendencias y fallas de los activos de los servicios públicos con el tiempo, lo que en última instancia ayuda a que los sistemas de inteligencia artificial y aprendizaje automático se vuelvan más fuertes, personalizados y eficientes. Esto también impulsa a los sistemas a derivar información de estas tendencias y predecir áreas que pueden ser más propensas a fallas potenciales, es decir, “puntos calientes”. Aquí es donde se hace evidente el verdadero potencial de un sistema de análisis predictivo y permite a los servicios públicos tener una mejor comprensión de dónde y cuándo puede fallar su equipo.
¿Podría discutir sus planes para también apuntar al sector eólico y solar?
Hasta la fecha, Buzz se ha centrado en convertirse en la solución de inteligencia artificial más precisa y efectiva en el espacio de inspección de servicios públicos. Dicho esto, hay muchas otras áreas de infraestructura, incluida la generación de energía renovable, donde se necesitan análisis de inspección y son bastante valiosos. Buzz tiene planes para expandirse más allá del espacio de inspección de T&D, y hará anuncios sobre algunas de esas expansiones de mercado más concretas a medida que agreguemos nuevos casos de uso a nuestro portafolio.
¿Cómo optimizar el sector de la energía ayuda con el cambio climático?
Buzz Solutions ayuda en los esfuerzos enfocados en la sostenibilidad y ayuda con algunos de los problemas climáticos más grandes que enfrentamos hoy en día, al permitir desastres de red reducidos, emisiones reducidas y una mayor confiabilidad de la red. Nuestras detecciones de fallas basadas en inteligencia artificial reducen los incendios forestales provocados por activos defectuosos, ya que alertamos a los servicios públicos sobre fallas y vegetación que invade la infraestructura.
Además, nuestros sistemas señalanizan áreas comunes de falla (“puntos calientes”). Las áreas de puntos calientes preestablecidos permiten inspecciones dirigidas en lugar de que los helicópteros vuelen sin rumbo durante cientos de millas. Las inspecciones dirigidas ayudan a los servicios públicos a reducir las emisiones de carbono y a fomentar respuestas predictivas en lugar de acciones reaccionarias. Nuestra tecnología permite una red más resiliente y estable, lo que permite una penetración eficiente de recursos de energía renovable en la infraestructura de la red.
¿Podría discutir su visión general de la transformación digital del sector de los servicios públicos?
Buzz Solutions está a la vanguardia de la transformación digital del flujo de trabajo de inspección y mantenimiento para los servicios públicos de energía. Si bien la recopilación de más datos es importante, es aún más significativo gestionar con éxito los datos y derivar información accionable de esa información. Aquí es donde Buzz es particularmente valioso.
No solo nuestra solución PowerAI proporciona información rápida sobre la salud actual de la infraestructura, sino que también rastrea estos datos y alerta a un servicio público sobre un área que supone el mayor riesgo potencial para la red. PowerAI permite una actualización más rápida de los componentes y un camino más eficiente hacia la modernización de la red. La transformación digital en el sector ha permitido una recopilación de datos sin problemas, pero el poder de los datos es poder convertir los datos brutos en una imagen coherente y derivar información específica de esa información.
Gracias por la gran entrevista, los lectores que deseen obtener más información deben visitar Buzz Solutions.
