케이틀린 앨버톨리 – 버즈 솔루션즈의 창립자 – 인터뷰 시리즈

케이틀린 앨버톨리는 버즈 솔루션즈의 창립자입니다. 버즈 솔루션즈는 전력선 점검을 위한 자산 결함 감지 및 예측 분석을 제공하는 인공지능 회사입니다. 이는 전력선 고장, 정전, 그리고 전력망 인프라 구조 결함으로 인한 산불을 방지하는 데 중요한 역할을 합니다.

버즈 솔루션즈는 2017년 스탠퍼드 런치패드 과정의 일환으로 설립되었습니다. 초기에 대한 자세한 정보를 공유해주시겠습니까?

우리는 전력 유틸리티 인프라 점검의 초기에 등장한 중요한 필요를 해결하기 위해 버즈 솔루션즈를 시작했습니다. 그 당시, 유틸리티 회사들은 더 자주 점검을 수행하고 보장하기 위해 더 많은 시각적 데이터를 수집하기 시작했습니다. 처음부터 우리는 유틸리티의 고통 점과 장기적인 비전을 이해하기 위해 많은 시간을 투자했습니다.

각 유틸리티마다 고유한 점검 방법과 루틴 프로세스가 있다는 것을 인식하고, 시장에 진입하기 위한 최선의 방법은 높은 정확도와 유연성을 가진 인공지능 알고리즘을 개발하는 것이었습니다. 첫 두 해 동안, 우리의 목표는 유틸리티 회사들이 기존 시스템에 직접 배포할 수 있는 가장 정확하고 쉽게 재학습할 수 있는 알고리즘을 구축하는 것이었습니다. 우리는 2019년 8월에 공식적인 버즈 솔루션즈 파워AI 제품을 유틸리티 시장에 출시했습니다.

유틸리티는 전송 및 배포 인프라를 점검해야 하는데, 왜 이것이 레거시 수동 점검 방법에 문제가 되는가?

유틸리티가 더 자주 점검을 수행할수록, 데이터 수집량이 급증합니다. 유틸리티 회사들은 역사적인 수준보다 5-10배 더 많은 데이터를 수집하고 있으며, 때때로 연간 수백만 개의 이미지를 수집합니다. 현재의 분석 프로세스는 수동으로 수행되며, 이는 매우 번거롭고 확장할 수 없는 프로세스입니다. 점검을 더 자주 수행할수록, 수동 프로세스는 더 비싸지고, 시간이 많이 걸리며, 데이터를 시간에 따라 처리하지 못하기 때문에 인프라 고장의 위험이 증가합니다.

현장에서 어떤 종류의 시각적 처리 데이터가 수집되는가?

이미지와 비디오 스트림은 현재 드론, 헬리콥터, 고정익 항공기, 그리고 지상 기반 데이터 수집을 사용하여 수집됩니다. 드론은 구조물에 더 가까이 비행할 수 있고,有人 항공기가 불가능한 각도에서 이미지를 수집할 수 있기 때문에 점검을 위한 더 일반적인 수단이 되고 있습니다. 드론은 다양한 전기 구성 요소, 전력 그리드 구조, 주변 식생 및 위치의 시각적 이미지를 수집할 수 있습니다. 이는 유틸리티가 각 인프라 구성 요소의 상태를 더 잘 이해할 수 있도록 해주며, 이는 전송 및 배포 전력선과 변전소 모두에 적용됩니다.

인공지능을 사용하여 이미지를 분석할 때 수동 분석과 비교하여 어떤 종류의 비용 절감이 있는가?

인공지능을 사용하여 이미지를 분석하면 엄청난 비용 절감이 있습니다. 이는 시간이 지남에 따라 계속 증가합니다. 인공지능은 수동 분석과 비교하여 약 50%의 직접적인 초기 비용 절감을 제공하며, 시간이 지남에 따라 이러한 절감은 지수적으로 증가합니다. 이는 더 타겟팅된 점검과 정보를 제공하여 공무员들이 유지 보수를 계획할 수 있도록 해줍니다.

버즈 솔루션즈 기술은 몇 시간 만에 어떤 것을 고칠 필요가 있는지 식별할 수 있습니다. 사용되는 인공지능에 대해 논의해주시겠습니까?

파워AI 머신 비전 알고리즘은 유틸리티 인프라의 특정 이상 목록을 감지하도록 훈련됩니다. 우리는 이러한 알고리즘을_scratch부터 구축하기 위해 2년을 보냈으며, 지리와 시간에 걸쳐 다양한 데이터 세트를 수집하여 이러한 결함을 포함하도록 인공지능을 훈련했습니다. 우리에게 있는 장점은 bahwa 우리는 실제 이미지로 훈련을 시켰으며, “합성” 이미지가 아닌 실제 이미지로 훈련을 시켰습니다. 이는 우리의 정확도가 산업 평균보다 훨씬 높습니다. 이는 유틸리티가 더 빠르고 효율적으로 문제를 해결할 수 있도록 해줍니다.

또한, 우리의 인공지능은 인공지능 훈련을 사용하여, 현장 기술자와 엔지니어가 데이터를 인공지능에 피드백하여 모델을 더智能하고 개인화된 모델로 만듭니다. 파워AI 알고리즘이 현재 감지하는 결함 목록은 유틸리티가 표현한 가장 큰 필요에서 파생되었습니다.

예측 분석 시스템에 대해 논의해주시겠습니까? 그리고 이것이 제공하는ประโยชน은 무엇인가?

버즈는 유틸리티 자산의 추세와 고장을 시간의 경과에 따라 추적하여, 인공지능과 머신러닝 시스템이 더 강력하고, 개인화되고, 효율적으로 만듭니다. 이는 또한 시스템이 이러한 추세에서 派生된 통찰력을 얻고, 잠재적으로 더 높은 고장 지역을 예측하는 것을 가능하게 합니다. 이것이 예측 분석 시스템의真正한 잠재력이 나타나는 곳입니다. 그리고 유틸리티가 더 나은 통찰력을 얻을 수 있도록 해줍니다.

풍력과 태양광 부문에서도 타겟팅할 계획이 있나요?

지금까지 버즈는 유틸리티 점검 공간에서 가장 정확하고 효과적인 인공지능 솔루션이 되기 위해 집중했습니다. 그러나 다른 많은 영역에서 점검 분석이 필요하고, 가치가 있습니다. 예를 들어, 재생 가능 에너지 생성이 있습니다. 버즈는 T&D 점검 공간을 넘어 확장할 계획이 있으며, 새로운 사용 사례를 추가함에 따라 이러한 시장 확장에 대한 더 구체적인 발표를 할 것입니다.

전력 부문의 최적화를 통해 기후 변화에 어떻게 도움이 되는가?

버즈 솔루션즈는 지구 온난화와 관련된 일부 가장 큰 문제를 해결하는 데 도움을 주는 지속 가능성에 중점을 둔 노력에 기여합니다. 예를 들어, 전력망으로 인한 재난을 줄이고, 배출량을 줄이고, 전력망의 신뢰성을 높입니다. 우리의 인공지능 기반 결함 감지는 고장난 자산으로 인한 산불을 줄이고, 인프라에 침입하는 식생을 경고합니다.

또한, 우리의 시스템은 일반적인 결함 지역(“핫스팟”)을 식별합니다. 사전 정의된 핫스팟 지역은 유틸리티가 무작위로 헬리콥터를 비행하는 대신, 더 목표적인 점검을 가능하게 합니다. 이러한 목표적인 점검은 유틸리티가 탄소 배출을 줄이고, 예측 가능한 반응을 취할 수 있도록 해줍니다. 우리의 기술은 더 강력하고 안정적인 전력망을 가능하게 하며, 이는 전력망 인프라에 재생 가능 에너지 자원을 효율적으로 투입할 수 있도록 합니다.

전력 부문의 디지털 변환에 대한您的 비전은 무엇인가?

버즈 솔루션즈는 전력 유틸리티의 점검 및 유지 보수 워크플로우의 디지털 변환을 주도하고 있습니다. 더 많은 데이터를 수집하는 것은 중요하지만, 데이터를 성공적으로 관리하고, 그 정보에서 행동 가능한 통찰력을 얻는 것이 더 중요합니다. 이것이 버즈가 특히 가치 있는 곳입니다.

우리의 솔루션 파워AI는 인프라의 현재 상태에 대한 빠른 통찰력을 제공하며, 유틸리티에 가장 큰 위험을 겪을 수 있는 지역을 경고합니다. 파워AI는 구성 요소의 업그레이드를 더 빠르고, 효율적으로 하며, 전력망 현대화를 위한 더 빠른 경로를 제공합니다. 디지털 변환은 데이터 수집을 가능하게 하지만, 데이터의 힘은 원시 데이터를 하나의 통일된 그림으로 변환하고, 그 정보에서 특정 통찰력을 얻는 것입니다.

감사합니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 버즈 솔루션즈를 방문하십시오.