Kaitlyn Albertoli Fondatrice de Buzz Solutions – Série d’entretiens

Kaitlyn Albertoli est la fondatrice de Buzz Solutions, une entreprise d’intelligence artificielle qui propose la détection de défauts d’actifs et l’analyse prédictive pour les inspections de lignes électriques, permettant des économies critiques en prévenant les lignes à terre, les pannes de courant et les incendies de forêt déclenchés par des défaillances de l’infrastructure du réseau.

Buzz Solutions a été fondée dans le cadre du cours Stanford Launchpad en 2017, pouvez-vous partager certains détails concernant ces premiers jours ?

Nous avons créé Buzz Solutions pour répondre à un besoin critique qui est apparu au cours des premiers jours des inspections de l’infrastructure des services publics. Au cours de cette période charnière, les entreprises de services publics ont commencé à collecter plus de données visuelles pour assurer et permettre des inspections approfondies et fréquentes. Dès le départ, nous avons passé beaucoup de temps à étudier les points de douleur des services publics, ainsi que à comprendre la vision à court et à long terme de leurs programmes d’inspection.

En reconnaissant que chaque service public a ses propres moyens d’inspection et de processus régulier, il est devenu clair que le meilleur point d’entrée sur le marché était à travers des algorithmes d’intelligence artificielle très précis et flexibles. Au cours des deux premières années, notre mission était de construire les algorithmes les plus précis et les plus facilement réentraînables sur le marché que les entreprises de services publics pouvaient déployer directement dans leurs systèmes existants. Nous avons lancé le produit officiel Buzz Solutions PowerAI sur le marché des services publics en août 2019.

Les services publics sont tenus d’inspecter toutes les infrastructures de transmission et de distribution, pourquoi est-ce un problème pour les méthodes d’inspection manuelles legacy ?

Alors que les services publics sont tenus de effectuer des inspections plus fréquentes, les niveaux de collecte de données explosent. Les entreprises de services publics collectent 5 à 10 fois plus de données que les niveaux historiques, collectant souvent des centaines de milliers et des millions d’images par an. Le processus d’analyse actuel de ces données est effectué manuellement, avec des linemen et des techniciens de terrain, ce qui est un processus très fastidieux et non évolutif. À mesure que les inspections deviennent plus fréquentes, le processus manuel devient plus coûteux, plus chronophage et plus risqué, car les données ne sont pas traitées en temps opportun.

Quel type de données de traitement visuel est capturé sur le terrain ?

Les images et les flux vidéo sont actuellement capturés sur le terrain à l’aide de drones, d’hélicoptères, d’avions à voilure fixe et même de systèmes de capture de données au sol. Les drones deviennent un moyen d’inspection plus prévalent car ils peuvent voler plus près des structures et collecter des images sous différents angles qui ne sont pas possibles avec les aéronefs habités. Les drones peuvent capturer des images de divers composants électriques, de structures de réseau, de végétation environnante et d’emplacement. Cela permet une inspection plus complète, afin qu’un service public puisse mieux comprendre l’état de santé de chaque composant d’infrastructure pour les lignes électriques et les sous-stations de T&D.

Quel type d’économies est réalisé en analysant ces images avec l’IA par rapport à l’analyse manuelle ?

L’analyse d’images avec l’IA permet des économies considérables, qui augmentent avec le temps. L’IA offre une économie directe initiale d’environ 50 % par rapport à l’analyse manuelle, et avec le temps, ces économies augmentent de manière exponentielle à mesure que l’IA suit les tendances et devient plus intelligente. Cela permet des inspections plus ciblées et plus éclairées, et fournit aux linemen des économies supplémentaires en leur fournissant de meilleures informations pour planifier un chemin de maintenance.

La technologie de Buzz Solutions peut identifier ce qui doit être réparé en quelques heures, pouvez-vous discuter de l’IA utilisée pour permettre cela ?

Les algorithmes de vision par ordinateur PowerAI sont formés pour détecter une liste spécifique d’anomalies pour l’infrastructure des services publics. Nous avons passé deux ans à construire ces algorithmes à partir de zéro et à agréger des jeux de données variés à travers les géographies et les chronologies pour former l’IA à ces défauts. Un avantage que nous avons est que nous avons formé notre IA avec de vraies images par rapport à des images « synthétiques » et notre précision pour identifier et prédire les défauts d’équipement ou les problèmes est nettement supérieure à la moyenne de l’industrie. Cela signifie que les services publics peuvent résoudre les problèmes beaucoup plus rapidement et efficacement.

De plus, notre IA utilise une formation human-in-the-loop, où les techniciens de terrain et les ingénieurs alimentent les données en retour dans l’IA, permettant au modèle de devenir plus intelligent et plus personnalisé avec le temps. La liste complète des modes de défaillance que les algorithmes PowerAI détectent aujourd’hui a été dérivée des plus grands besoins que les services publics ont exprimés.

Pouvez-vous discuter du système d’analyse prédictive utilisé et des avantages qu’il offre ?

Buzz suit les tendances et les défaillances des actifs des services publics avec le temps, aidant ainsi les systèmes d’IA et d’apprentissage automatique à devenir plus forts, plus personnalisés et plus efficaces. Cela pousse également les systèmes à dériver des informations à partir de ces tendances et à prédire les zones qui peuvent être plus sujettes à des défauts potentiels, c’est-à-dire les « points chauds ». C’est là que le véritable potentiel d’un système d’analyse prédictive entre en jeu et permet aux services publics d’avoir une meilleure compréhension de l’endroit et du moment où leur équipement peut défaillir.

Pouvez-vous discuter de vos plans pour également cibler le secteur de l’énergie éolienne et solaire ?

Jusqu’à présent, Buzz s’est concentré sur le fait de devenir la solution d’IA la plus précise et la plus efficace dans l’espace d’inspection des services publics. Cela étant dit, il existe de nombreux autres domaines d’infrastructure, y compris la production d’énergie renouvelable, où les analyses d’inspection sont nécessaires et très précieuses. Buzz a l’intention d’aller au-delà de l’espace d’inspection T&D et fera des annonces sur certaines de ces expansions de marché plus concrètes à mesure que nous ajoutons de nouveaux cas d’utilisation à notre portefeuille.

Comment l’optimisation du secteur de l’énergie aide-t-elle à lutter contre le changement climatique ?

Buzz Solutions aide les efforts axés sur la durabilité et contribue à certains des plus grands problèmes liés au climat que nous rencontrons aujourd’hui en permettant la réduction des catastrophes induites par le réseau, la réduction des émissions et l’augmentation de la fiabilité du réseau. Nos détections de défauts basées sur l’IA réduisent les incendies de forêt déclenchés par des actifs défectueux, car nous avertissons les services publics des défaillances et de la végétation qui pénètre dans l’infrastructure.

De plus, nos systèmes signalent les zones de défaut courantes (« points chauds »). Les zones de points chauds prédéterminés permettent des inspections ciblées plutôt que des vols d’hélicoptère sans but pendant des centaines de miles. Les inspections ciblées aident les services publics à réduire les émissions de carbone et à favoriser des réponses prédictives plutôt que des actions réactionnaires. Notre technologie permet un réseau plus résilient et plus stable, permettant une pénétration efficace des ressources énergétiques renouvelables sur l’infrastructure du réseau.

Pouvez-vous discuter de votre vision globale de la transformation numérique du secteur des services publics ?

Buzz Solutions est à la pointe de la transformation numérique du flux de travail d’inspection et de maintenance pour les services publics. Alors que la collecte de plus de données est importante, il est encore plus important de gérer avec succès les données et de dériver des informations actionnables à partir de ces informations. C’est là que Buzz est particulièrement précieux.

Non seulement notre solution PowerAI fournit des informations rapides sur l’état actuel de l’infrastructure, mais elle suit également ces données et avertit un service public d’une zone qui présente le plus de risque pour le réseau. PowerAI permet une mise à niveau plus rapide des composants et un chemin plus efficace vers la modernisation du réseau. La transformation numérique dans le secteur a permis une collecte de données sans effort, mais le pouvoir des données réside dans la capacité de transformer les données brutes en une image cohérente et de dériver des informations spécifiques à partir de ces informations.

Merci pour cette grande interview, les lecteurs qui souhaitent en savoir plus peuvent visiter Buzz Solutions.