Kaitlyn Albertoli Buzz Solutionsの創設者 – インタビュー・シリーズ

Kaitlyn Albertoliは、Buzz Solutionsの創設者です。Buzz Solutionsは、AIを利用した送電線の検査で、資産の故障検出と予測分析を提供する会社で、送電線の故障、停電、グリッドインフラの故障による山火事の発生を防ぐために、重要なコスト削減を実現しています。

Buzz Solutionsは、2017年にスタンフォード・ランチパッド・コースの一環として創設されました。創設当初の詳細についてお話しください。

私たちは、Buzz Solutionsを、電力ユーティリティのインフラ検査の初期の日々に生じた重要なニーズに応えるために立ち上げました。当時、ユーティリティ会社は、より徹底的で頻繁な検査を実現するために、より多くの視覚的なデータを収集し始めました。最初の頃、私たちは、ユーティリティの痛み点と、近い将来と長期的なビジョンを理解するために、多くの時間を費やしました。

各ユーティリティが独自の検査方法とルーチンプロセスを持っていることを認識すると、市場への最も適切なエントリーポイントは、高度に正確で柔軟なAI駆動のアルゴリズムであることが明らかになりました。最初の2年間、私たちの使命は、ユーティリティ会社が既存のシステムに直接導入できる最も正確で簡単に再トレーニングできるアルゴリズムを構築することでした。私たちは、2019年8月に、Buzz Solutions PowerAI製品をユーティリティ市場に正式に立ち上げました。

ユーティリティは、送電と配電インフラのすべてを検査することが義務付けられているため、伝統的な手動検査方法では、これがなぜ問題となるのか?

ユーティリティがより頻繁な検査を実施するよう義務付けられているため、データ収集量は急増しています。ユーティリティ会社は、歴史的なレベルの5〜10倍のデータを収集しており、年間で数十万から数百万枚の画像を収集することがよくあります。現在の分析プロセスは、送電線作業員や現場技術者によって手動で行われており、これは非常に手間がかかり、拡張できないプロセスです。検査がより頻繁になるにつれて、手動プロセスはより高価で時間がかかり、データが適切なタイミングで処理されないため、インフラの故障のリスクが増大します。

現場でどのような視覚的な処理データが収集されるのか?

画像とビデオストリームは、現在、ドローン、ヘリコプター、固定翼航空機、地上ベースのデータ収集を使用して現場で収集されています。ドローンは、構造物に近づき、有人航空機では不可能な角度から画像を収集できるため、検査に使用されることが増えています。ドローンは、さまざまな電気部品、電力グリッド構造、周囲の植生、場所の視覚的な画像を収集できます。これにより、ユーティリティは、送電線と変電所の両方のインフラ構成要素の健全性をより包括的に理解できます。

画像をAIで分析することで、手動分析と比較してどのようなコスト削減が見られるのか?

画像をAIで分析することで、非常に大きなコスト削減が見られます。これは時間の経過とともに増加し続けます。AIは、手動分析と比較して約50%の直接的な初期コスト削減を提供し、時間の経過とともに、AIがトレンドを追跡し、より賢くなるにつれて、コスト削減は指数関数的に増加します。これにより、よりターゲットを絞った情報に基づいた検査が可能になり、送電線作業員により良い情報が提供され、メンテナンスの計画がより迅速かつ簡単に実行できます。

Buzz Solutionsのテクノロジーは、わずか数時間で修復する必要があるものを特定できます。使用されているAIについてお話しください。

PowerAIマシンビジョンアルゴリズムは、ユーティリティインフラの特定の異常を検出するようにトレーニングされています。私たちは、これらのアルゴリズムをゼロから構築し、地理やタイムラインをまたいださまざまなデータセットを集め、AIをトレーニングしてこれらの故障を包含するために2年間を費やしました。私たちが持っている利点は、実際の画像でAIをトレーニングしたことであり、装置の故障や問題を検出および予測するための精度は、業界平均よりも大幅に高いです。これにより、ユーティリティは問題をより迅速かつ効率的に修復できます。

さらに、私たちのAIは、ヒューマン・イン・ザ・ループトレーニングを利用しており、現場技術者やエンジニアがAIにデータをフィードバックすることで、モデルが時間の経過とともにより賢く、よりパーソナライズされたものになります。PowerAIアルゴリズムが現在検出する故障モードの包括的なリストは、ユーティリティが表明した最大のニーズから導き出されています。

予測分析システムについてお話しください。どのような利点がありますか?

Buzzは、ユーティリティの資産のトレンドと故障を時間の経過とともに追跡し、AIとマシンラーニングシステムをより強力で、よりパーソナライズされたものにします。これにより、システムはこれらのトレンドから洞察を導き出し、潜在的に故障の可能性が高い領域（「ホットスポット」）を予測することができます。これが、予測分析システムの真の潜在力が発揮される場所であり、ユーティリティが装置の故障の可能性とタイミングについてより良い洞察を得ることができるようになります。

風力と太陽光発電セクターもターゲットにする計画についてお話しください。

現在までに、Buzzは、ユーティリティ検査スペースで最も正確で効果的なAIソリューションになることを目指してきました。ただし、検査分析が必要で非常に貴重なインフラの他の分野、たとえば再生可能エネルギー発電があります。Buzzは、T&D検査スペースの外にも展開する計画があり、新しいユースケースをポートフォリオに追加するにつれて、これらの市場の拡大について発表する予定です。

電力セクターの最適化は、気候変動にどのように助けますか?

Buzz Solutionsは、グリッドによる災害の削減、排出量の削減、グリッドの信頼性の向上を可能にすることで、持続可能性に焦点を当てた取り組みを支援し、今日私たちが直面している最も大きな気候関連の問題に対処します。私たちのAIベースの故障検出は、故障した資産によって引火する山火事を削減するために、ユーティリティに故障とインフラへの植生の侵入を警告します。

さらに、私たちのシステムは、一般的な故障領域（「ホットスポット」）をフラグします。事前に決定されたホットスポット領域により、ユーティリティは無目的的に数百マイルを飛行するのではなく、ターゲットを絞った検査を実行できます。ターゲットを絞った検査により、ユーティリティは二酸化炭素排出量を削減し、予測的な対応ではなく予測的な対応をとることができます。私たちのテクノロジーにより、より堅牢で安定したグリッドが実現し、グリッドインフラストラクチャーへの再生可能エネルギー源の効率的な浸透が可能になります。

ユーティリティセクターのデジタル変革についてのあなたの全体的なビジョンについてお話しください。

Buzz Solutionsは、電力ユーティリティの検査とメンテナンスワークフローのデジタル変革の最前線にあります。より多くのデータを収集することは重要ですが、データを効果的に管理し、その情報から有意義な洞察を導き出すことは、さらに重要です。これが、Buzzが特に貴重な場所です。

私たちのソリューションであるPowerAIは、インフラの現在の健全性に関する迅速な洞察を提供し、ユーティリティに最もリスクの高い領域を警告します。PowerAIにより、コンポーネントのアップグレードが迅速化され、グリッドの近代化への道がより効率的に実現します。セクターのデジタル変革により、シームレスなデータ収集が可能になりましたが、データの力は、生データを統合された画像に変換し、その情報から特定の洞察を導き出すことです。

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