कैटलिन अल्बर्टोली बुज़ सॉल्यूशंस के संस्थापक – साक्षात्कार श्रृंखला

कैटलिन अल्बर्टोली बुज़ सॉल्यूशंस के संस्थापक हैं, जो एक एआई कंपनी है जो पावरलाइन निरीक्षण के लिए एसेट फॉल्ट डिटेक्शन और प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स प्रदान करती है, जिससे ग्रिड इन्फ्रास्ट्रक्चर की विफलता के कारण बिजली की आपूर्ति बाधित होने और जंगल की आग लगने से बचा जा सकता है।

बुज़ सॉल्यूशंस की स्थापना 2017 में स्टैनफोर्ड लॉन्चपैड पाठ्यक्रम के हिस्से के रूप में की गई थी, क्या आप इन शुरुआती दिनों के बारे में कुछ विवरण साझा कर सकते हैं?

हमने बुज़ सॉल्यूशंस को एक महत्वपूर्ण आवश्यकता को संबोधित करने के लिए शुरू किया जो बिजली उपयोगिता बुनियादी ढांचे के निरीक्षण के शुरुआती दिनों के दौरान उत्पन्न हुई। इस निर्णायक समय के दौरान, उपयोगिता कंपनियों ने विस्तृत और बार-बार निरीक्षण सुनिश्चित करने के लिए अधिक दृश्य डेटा एकत्र करना शुरू किया। शुरू से, हमने उपयोगिताओं के दर्द बिंदुओं में गहराई से जाने और उनके निरीक्षण कार्यक्रमों के लिए निकट और दीर्घकालिक दृष्टि को समझने में बहुत समय बिताया।

प्रत्येक उपयोगिता के अपने अनोखे निरीक्षण और दिनचर्या प्रक्रिया होने को स्वीकार करते हुए, यह स्पष्ट हो गया कि बाजार में प्रवेश करने का सबसे अच्छा बिंदु उच्च-सटीक और लचीले एआई-संचालित एल्गोरिदम के माध्यम से था। पहले दो वर्षों में, हमारा मिशन बाजार में सबसे सटीक और आसानी से पुन: प्रशिक्षित एल्गोरिदम बनाना था जिसे उपयोगिता कंपनियां अपने मौजूदा प्रणालियों में सीधे तैनात कर सकती थीं। हमने अगस्त 2019 में उपयोगिता बाजार में आधिकारिक बुज़ सॉल्यूशंस पावरएआई उत्पाद लॉन्च किया।

उपयोगिताओं को प्रसारण और वितरण बुनियादी ढांचे का निरीक्षण करने के लिए निर्देशित किया जाता है, लेकिन यह विरासत मैनुअल निरीक्षण विधियों के लिए इतनी बड़ी समस्या क्यों है?

जैसे ही उपयोगिताओं को अधिक बार निरीक्षण करने का निर्देश दिया जाता है, डेटा संग्रह के स्तर आसमान छूने लगते हैं। उपयोगिता कंपनियां 5-10 गुना अधिक डेटा एकत्र कर रही हैं जो ऐतिहासिक स्तरों की तुलना में है, अक्सर सालाना लाखों और लाखों छवियों को एकत्र करती हैं। इस डेटा का वर्तमान विश्लेषण प्रक्रिया मैनुअल रूप से की जाती है, जिसमें लाइनमैन और फील्ड तकनीशियन शामिल होते हैं, जो एक अत्यधिक कठिन और अस्केलेबल प्रक्रिया है। जैसे ही निरीक्षण अधिक बार होते हैं, मैनुअल प्रक्रिया अधिक महंगी, समय लेने वाली और डेटा को समय पर संसाधित न करने के कारण बुनियादी ढांचे की विफलता के जोखिम में वृद्धि के कारण अधिक जोखिमपूर्ण हो जाती है।

क्षेत्र में किस प्रकार का दृश्य प्रसंस्करण डेटा एकत्र किया जाता है?

छवियां और वीडियो स्ट्रीम वर्तमान में ड्रोन, हेलीकॉप्टर, फिक्स्ड-विंग विमान और यहां तक कि जमीन-आधारित डेटा कैप्चर का उपयोग करके क्षेत्र में कब्जा कर ली जाती हैं। ड्रोन निरीक्षण के लिए एक अधिक प्रमुख साधन बन रहे हैं क्योंकि वे संरचनाओं के करीब उड़ सकते हैं और मानवयुक्त विमानों के साथ संभव नहीं होने वाले विभिन्न कोणों से छवियां एकत्र कर सकते हैं। ड्रोन विभिन्न विद्युत घटकों, शक्ति ग्रिड संरचनाओं, आसपास के वनस्पति और स्थानों की दृश्य छवियां कब्जा कर सकते हैं। यह एक उपयोगिता को प्रत्येक बुनियादी ढांचे के घटक के स्वास्थ्य को बेहतर ढंग से समझने में सक्षम बनाता है, दोनों टी एंड डी पावर लाइनों और सबस्टेशनों के लिए।

एआई के साथ इन छवियों का विश्लेषण करने से मैनुअल विश्लेषण की तुलना में किस प्रकार की लागत बचत होती है?

एआई के साथ छवियों का विश्लेषण करने से बहुत बड़ी लागत बचत होती है, जो समय के साथ बढ़ती रहती है। एआई मैनुअल विश्लेषण की तुलना में सीधे 50% की लागत बचत प्रदान करता है, और समय के साथ, ये बचत अप्रत्यक्ष रूप से बढ़ती हैं क्योंकि एआई रुझानों को ट्रैक करता है और समय के साथ अधिक बुद्धिमान हो जाता है। यह अधिक लक्षित, सूचित निरीक्षण और लाइनमैन को बेहतर जानकारी प्रदान करके रखरखाव के लिए एक पथ की योजना बनाने में मदद करता है।

बज़ सॉल्यूशंस प्रौद्योगिकी कुछ घंटों में ही क्या ठीक करने की आवश्यकता है इसकी पहचान कर सकती है, क्या आप इसके लिए उपयोग किए जाने वाले एआई के बारे में चर्चा कर सकते हैं?

पावरएआई मशीन विजन एल्गोरिदम को उपयोगिता बुनियादी ढांचे के लिए एक विशिष्ट सूची में असामान्यताओं का पता लगाने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है। हमने इन एल्गोरिदम को स्क्रैच से दो साल तक बनाने और भूगोल और समयरेखा के साथ विभिन्न डेटासेट को एकत्र करने में समय बिताया ताकि एआई को इन दोषों को शामिल करने के लिए प्रशिक्षित किया जा सके। हमारे पास यह फायदा है कि हमने अपने एआई को “सिंथेटिक” छवियों के बजाय वास्तविक छवियों के साथ प्रशिक्षित किया है और उपकरण दोष या मुद्दों की पहचान और भविष्यवाणी की सटीकता उद्योग के औसत से काफी अधिक है। इसका मतलब है कि उपयोगिताएं मुद्दों को बहुत तेजी से और कुशलता से ठीक कर सकती हैं।

इसके अलावा, हमारा एआई मानव-इन-द-लूप प्रशिक्षण का लाभ उठाता है, जहां फील्ड तकनीशियन और इंजीनियर डेटा को एआई में वापस फीड करते हैं, जिससे मॉडल समय के साथ अधिक बुद्धिमान और व्यक्तिगत हो जाता है। आज पावरएआई एल्गोरिदम द्वारा पता लगाए गए विफलता मोड की व्यापक सूची उपयोगिताओं द्वारा व्यक्त की गई सबसे बड़ी जरूरतों से ली गई है।

क्या आप उपयोग की जाने वाली भविष्यसूचक विश्लेषण प्रणाली पर चर्चा कर सकते हैं और इसके लाभ क्या हैं?

बज़ उपयोगिता संपत्ति रुझानों और विफलताओं को समय के साथ ट्रैक करता है, जो अंततः एआई और मशीन लर्निंग सिस्टम को मजबूत, अधिक व्यक्तिगत और अधिक कुशल बनाने में मदद करता है। यह प्रणाली को इन रुझानों से अंतर्दृष्टि प्राप्त करने और उन क्षेत्रों की भविष्यवाणी करने में सक्षम बनाता है जो संभावित रूप से उच्च दोष वाले क्षेत्रों में हो सकते हैं। यह वह जगह है जहां एक भविष्यसूचक विश्लेषण प्रणाली का वास्तविक संभावना खेल में आती है और उपयोगिताओं को यह जानने में मदद करती है कि उनके उपकरण कब विफल हो सकते हैं।

क्या आप पवन और सौर क्षेत्र को भी लक्षित करने की अपनी योजनाओं पर चर्चा कर सकते हैं?

अब तक, बुज़ ने उपयोगिता निरीक्षण स्थान में सबसे सटीक और प्रभावी एआई समाधान बनने पर ध्यान केंद्रित किया है। हालांकि, बुनियादी ढांचे के अन्य क्षेत्रों में निरीक्षण विश्लेषण की आवश्यकता है, जैसे कि नवीकरणीय ऊर्जा उत्पादन, जहां यह बहुत मूल्यवान है। बुज़ की योजना टी एंड डी निरीक्षण स्थान से परे विस्तार करने की है, और हम नए उपयोग के मामलों को अपने पोर्टफोलियो में जोड़ने पर अधिक ठोस बाजार विस्तार की घोषणा करेंगे।

बिजली क्षेत्र को अनुकूलित करने से जलवायु परिवर्तन में कैसे मदद मिलती है?

बज़ सॉल्यूशंस जलवायु परिवर्तन से संबंधित कुछ सबसे बड़ी समस्याओं को हल करने में मदद करता है जो हम आज का सामना करते हैं, जैसे कि ग्रिड-उत्पादित आपदाओं, उत्सर्जन और बुनियादी ढांचे की विफलता को कम करने में मदद करता है। हमारे एआई-आधारित दोष पता लगाने से दोषपूर्ण संपत्तियों द्वारा उत्पन्न जंगल की आग को कम करने में मदद मिलती है क्योंकि हम उपयोगिताओं को विफलता और बुनियादी ढांचे पर पेड़-पौधों के प्रभाव के बारे में अलर्ट करते हैं।

इसके अलावा, हमारे सिस्टम सामान्य दोष क्षेत्र (“हॉट स्पॉट”) को चिह्नित करते हैं। पूर्व निर्धारित हॉट स्पॉट क्षेत्रों के लिए लक्षित निरीक्षण की अनुमति देते हैं, न कि हेलीकॉप्टर को सैकड़ों मील तक बेतरतीब ढंग से उड़ाने की। लक्षित निरीक्षण उपयोगिताओं को कार्बन उत्सर्जन को कम करने और प्रतिक्रियात्मक क्रियाओं के बजाय पूर्वानुमानित प्रतिक्रियाओं को बढ़ावा देने में मदद करते हैं। हमारी तकनीक एक अधिक लचीला और स्थिर ग्रिड को सक्षम बनाती है, जो ग्रिड इन्फ्रास्ट्रक्चर पर नवीकरणीय ऊर्जा संसाधनों के कुशल प्रवेश की अनुमति देती है।

क्या आप उपयोगिता क्षेत्र के डिजिटल परिवर्तन के अपने समग्र दृष्टिकोण पर चर्चा कर सकते हैं?

बज़ सॉल्यूशंस उपयोगिता क्षेत्र के निरीक्षण और रखरखाव कार्य प्रवाह के डिजिटल परिवर्तन के सबसे आगे है। जबकि अधिक डेटा एकत्र करना महत्वपूर्ण है, यह डेटा को सफलतापूर्वक प्रबंधित करना और उस जानकारी से क्रियाशील अंतर्दृष्टि प्राप्त करना और भी महत्वपूर्ण है। यह वह जगह है जहां बुज़ विशेष रूप से मूल्यवान है।

न केवल हमारा समाधान पावरएआई बुनियादी ढांचे के वर्तमान स्वास्थ्य में तेजी से अंतर्दृष्टि प्रदान करता है, बल्कि यह डेटा को ट्रैक करता है और उपयोगिता को एक क्षेत्र के बारे में अलर्ट करता है जो ग्रिड के लिए सबसे अधिक जोखिम पैदा करता है। पावरएआई घटकों को अपग्रेड करने और ग्रिड आधुनिकीकरण की ओर एक अधिक कुशल पथ की अनुमति देता है। क्षेत्र में डिजिटल परिवर्तन ने डेटा संग्रह को सुविधाजनक बनाया है, लेकिन डेटा की शक्ति इसे एक सुसंगत चित्र में बदलने और उस जानकारी से विशिष्ट अंतर्दृष्टि प्राप्त करने में है।

साक्षात्कार के लिए धन्यवाद, पाठक जो अधिक जानना चाहते हैं उन्हें बज़ सॉल्यूशंस पर जाना चाहिए।