Josh Wong, Fondateur et PDG de ThinkLabs AI – Série d’entretiens

Josh Wong est le fondateur et PDG de ThinkLabs AI. Il a précédemment travaillé chez GE Vernova (GEV ) en tant que directeur général, Orchestration du réseau. Josh Wong a fréquenté l’Université de Waterloo.

ThinkLabs AI est une société spécialisée dans le développement et le déploiement de l’IA. Sa mission est de doter les industries et les infrastructures critiques d’une IA fiable, axée sur la réalisation d’une durabilité énergétique mondiale. La société développe son produit phare, ThinkLabs Copilot, un assistant numérique qui comprend le monde réel grâce à des jumeaux numériques d’IA informés par la physique, fournissant un modèle de base pour les systèmes d’ingénierie.

Pouvez-vous nous en dire plus sur la vision derrière ThinkLabs AI et ce qui a inspiré sa création ?

La vision derrière ThinkLabs est une infrastructure énergétique fiable, durable et abordable, alimentée par une IA fiable. Nous comprenons que le réseau électrique reste au centre de la transition énergétique. Pour décarboniser, nous devons électrifier. Pour électrifier, nous avons besoin du réseau, et le réseau doit vraiment se moderniser. Nous croyons que l’intersection de l’ingénierie des systèmes électriques, de l’IA et de l’informatique en nuage est la solution.

Comment ThinkLabs AI se différencie-t-il des autres startups d’IA dans le secteur de la gestion du réseau ?

Le réseau est complexe, et tellement complexe que l’IA en soi ne peut pas apprendre les flux de puissance et les processus opérationnels complexes qui existent dans l’espace du réseau. ThinkLabs combine l’histoire riche et la confiance de l’ingénierie des systèmes électriques traditionnelle avec l’IA, en tant qu’IA informée par la physique, pour la confiance dans l’inférence et le soutien à la décision automatisés pour les infrastructures critiques. Cela nécessite également plus que de la technologie, mais une équipe expérimentée qui comprend les nuances du réseau et la façon dont les services publics et les régulateurs pensent. Notre équipe vient de l’espace des systèmes électriques avec un historique éprouvé, y compris le fondateur Josh Wong qui a vendu sa société précédente, Opus One Solutions, à GE, et se situe à l’intersection de l’ingénierie, de l’IA et de l’informatique en nuage.

Quels sont les défis spécifiques de la gestion du réseau que ThinkLabs AI vise à résoudre ?

Analytiques et recommandations automatisées pour une conscience situationnelle en temps réel à travers le réseau, simulations à grande échelle et apprentissage continu et recommandations pour atténuer les contraintes du réseau et optimiser les performances du réseau. Les domaines fonctionnels spécifiques incluent :

1. Insights – estimation de l’état du flux de puissance du réseau en temps réel, détection des congestions, des violations de tension et de l’utilisation des actifs capitaux.
2. Solutions – recommandations de dispatching optimal, y compris le commutage, les dispositifs de réseau et les DER, pour le soulagement des congestions, atténuer les interconnexions des DER, réduire les pertes, restaurer les coupures, etc.
3. Validation de modèle – validation et corrections des jeux de données sources des services publics pour les modèles de réseau, économisant les dépenses d’exploitation et augmentant la confiance des opérateurs pour les opérations de réseau.
4. Copilote de l’opérateur – recommandations de dispatching de l’opérateur formées avec la physique du réseau, les règles commerciales, les procédures standard et l’expérience opérationnelle, permettant la formation et la mise à niveau de la main-d’œuvre.

Qu’est-ce que le ThinkLabs Copilot, et comment améliore-t-il la planification et les opérations du réseau ?

ThinkLabs Copilot est un assistant numérique qui comprend le monde réel avec des jumeaux numériques d’IA informés par la physique, fournissant un modèle de base pour les systèmes d’ingénierie. Il travaille avec les planificateurs et les opérateurs de services publics pour modéliser le réseau en son “jumeau numérique d’IA”, effectuer des analyses à grande vitesse et à grande échelle, y compris en temps réel, et faire des recommandations sur les opérations, les plans et les conceptions du réseau.

Pouvez-vous expliquer ce qu’est un jumeau numérique d’IA informé par la physique et comment il bénéficie à la fiabilité du réseau ?

L’IA en soi ne peut pas apprendre un système complexe comme le réseau avec des données de mesure uniquement. Les jumeaux numériques d’IA du monde réel sont formés par, travaillent pour et travaillent avec les systèmes d’ingénierie, d’où “informés par la physique”. La formation est effectuée à l’aide de grandes quantités de données synthétiques générées à partir de simulations d’ingénierie. Les jumeaux numériques traditionnels basés uniquement sur la physique, les impédances et les optimisations mathématiques sont déterministes, mais confrontés à des problèmes de qualité des données, à des besoins de puissance de calcul élevés et à des temps de réponse lents. Inversement, les techniques d’IA générales promettent de la rapidité, mais des données rares, des hallucinations et des effets de “boîte noire” préoccupent les opérations de réseau critiques. Un jumeau numérique d’IA informé par la physique offre des analyses transparentes et fiables, résistantes et robustes contre les mauvaises données, rapides et adaptées aux opérations en temps réel, préparées avec de grands scénarios d’exploitation pré-formés et un processus d’apprentissage continu et d’amélioration en boucle fermée.

Comment ThinkLabs AI assure-t-il la fiabilité et l’exactitude de ses modèles d’IA dans les scénarios du monde réel ?

La nature de l’IA informée par la physique maintient l’IA ancrée, liée au monde réel et limitée par le monde réel. Nous effectuons également un apprentissage continu et une surveillance des performances du modèle.

Qu’est-ce qui rend votre technologie d’IA particulièrement adaptée pour faire face aux complexités des réseaux électriques modernes ?

En étant formée par des modèles d’ingénierie déterministes, mais en gérant la qualité des données imparfaite des opérations du monde réel. L’IA apporte également une richesse de techniques d’optimisation et de génération sans précédent par rapport aux mathématiques d’ingénierie traditionnelles.

Comment la technologie de ThinkLabs AI s’intègre-t-elle aux systèmes de gestion de réseau existants comme ADMS et DERMS ?

ThinkLabs s’intègre en tant que copilote avec les ADMS, les DERMS et les AEMS existants, qui resteront la plate-forme fondamentale de communication et de contrôle, tandis que ThinkLabs ajoutera une intelligence et une automatisation supplémentaires, similaires à un système d’assistance de conduite d’un véhicule.

Que signifie l’investissement initial de 5 millions de dollars pour l’avenir de ThinkLabs AI ?

Cet investissement initial nous a permis de nous séparer de GE, de nous associer à un groupe d’investisseurs de classe mondiale, d’investir dans notre équipe et notre produit, de sortir notre premier Copilot commercial et de travailler avec un certain nombre de partenaires de canal pour mettre cela entre les mains de nos clients. C’est le premier pas fondamental vers une expansion et une mise à l’échelle ultérieures.

Comment voyez-vous l’évolution du rôle de l’IA dans la gestion du réseau et les autres infrastructures critiques ?

Nous voyons la gestion du réseau et les autres infrastructures critiques devenant de plus en plus “IA premières”, en particulier avec l’IA informée par la physique. Cela ouvrira une compréhension, une conscience situationnelle et une automatisation accrues de la prise de décision et de l’orchestration des actions critiques. Pourtant, nous devons toujours rester humbles et fiables en tant qu’IA, en étant fidèles aux lois fondamentales de la physique et de la conception d’ingénierie.

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