Buzz Solutionsの創設者Kaitlyn Albertoli – 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を利用した送電線検査のためのアセット故障検出と予測分析を提供する会社です。送電線検査の際に、ダウンした電線、停電、火災のリスクを軽減するために、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設立されました。設立当初の詳細についてお話しください。

私たちは、送電線検査のための重要なニーズを解決するためにBuzz Solutionsを設立しました。当初、送電会社は、検査を徹底的に行うために、より多くの視覚的なデータを収集し始めました。私たちは、ユーティリティの痛み点を理解し、検査プログラムの短期的および長期的なビジョンを理解するために、多大な時間を費やしました。

各ユーティリティには独自の検査方法とルーチンがあることがわかりました。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を搭載したアルゴリズムを開発することであると考えました。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再トレーニングが容易なアルゴリズムを構築することでした。2019年8月に、公式のBuzz Solutions PowerAI製品をユーティリティ市場に導入しました。

ユーティリティは、送電および配電インフラストラクチャーの検査を実施する必要がありますが、伝統的な手動検査方法では、この問題を解決するのが難しい理由を教えてください。

ユーティリティは、より頻繁な検査を実施する必要があり、データ収集量は急増しています。送電会社は、以前のレベルの5〜10倍のデータを収集し、年間で数十万から数百万枚の画像を収集しています。現在、データの分析プロセスは手動で行われており、送電線作業員やフィールド技術者が関与する非常に手間のかかるプロセスです。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、データが適切に処理されないため、インフラストラクチャ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ますか?

画像やビデオストリームは、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ます。ドローンは、構造物に近づき、人間が搭乗する航空機では不可能な角度から画像を収集できるため、検査のためのより一般的な手段になりました。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、送電線および変電所のインフラストラクチャの各コンポーネントの状態をより包括的に理解できます。

AIを使用してこれらの画像を分析することで、どのようなコスト削減が見込めますか?

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込めます。AIでは、手動分析と比較して、約50%の直接的な初期コスト削減が可能です。また、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、コスト削減も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、送電線作業員はメンテナンスの計画をより迅速かつ明確に実行できます。

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について説明してください。

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ストラクチャ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2年かけて一から構築し、地理やタイムラインを超えたさまざまなデータセットを集めて、AIをこれらの故障を包含するようにトレーニングしました。私たちが持っている利点は、実際の画像でトレーニングを行ったことであり、合成画像ではありません。私たちのAIの精度は、故障や問題を検出および予測する際に、業界平均を大幅に上回っています。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います。ここで、フィールド技術者やエンジニアがデータをAIにフィードバックし、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している包括的な故障モードのリストは、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説明してください。どのような利点がありますか?

Buzzは、ユーティリティのアセット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」）を予測できます。ここで、予測分析システムの真の潜在能力が発揮され、ユーティリティが機器の故障の可能性についてより良い洞察を得ることができます。

風力および太陽光発電セクターもターゲットにする計画について教えてください。

今まで、Buzzは、ユーティリティ検査の分野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ストラクチャの他の分野、たとえば再生可能エネルギー発電もあります。Buzzは、送電検査の分野を超えて拡大する予定であり、新しいユースケースをポートフォリオに追加するときに、より具体的な市場拡大について発表する予定です。

電力セクターの最適化が気候変動にどのように貢献するかについて説明してください。

Buzz Solutionsは、グリッドに起因する災害の削減、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重要な気候関連の問題のいくつかに対処しています。私たちのAIベースの故障検出は、故障したアセットによって引き起こされる山火事を削減するために、ユーティリティに故障やインフラストラクチャに近づく植生について警告します。

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」）をフラグ付けします。事前に決定されたホットスポット領域により、ターゲットを絞った検査が可能になり、ヘリコプターが数百マイルを無目的に飛行する必要がなくなります。ターゲットを絞った検査により、ユーティリティは炭素排出量を削減し、反応的な行動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上で再生可能エネルギー源を効率的に導入することができます。

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を教えてください。

Buzz Solutionsは、電力ユーティリティの検査および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。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。ここで、Buzzが特に貴重な存在です。

私たちのソリューション、PowerAIは、インフラストラクチャの現在の状態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整います。セクターのデジタル変革により、データの収集が円滑になりましたが、データの力は、生の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能力にあります。

素晴らしいインタビュー、詳細についてはBuzz Solutionsを訪問してください。