Kaitlyn Albertoli Buzz Solutions 설립자 – 인터뷰 시리즈

Kaitlyn Albertoli는 Buzz Solutions의 설립자로, 전력선 검사에 대한 자산 오류 감지 및 예측 분석을 제공하는 AI 회사입니다. 이는 전력선 고장, 정전, 및 격자 인프라 구조 고장으로 인한 야생 화재를 방지하는 데 중요한 비용 절감을 제공합니다.

Buzz Solutions는 2017년 스탠퍼드 Launchpad 과정의 일환으로 설립되었습니다. 초기 日에 대한 자세한 정보를 공유할 수 있습니까?

우리는 초기 전력 유틸리티 인프라 검사 시기에 발생한 중요한 필요성을 해결하기 위해 Buzz Solutions를 시작했습니다. 그 당시, 유틸리티 회사들은 더 빈번한 검사를 보장하기 위해 더 많은 시각적 데이터를 수집하기 시작했습니다. 처음부터, 우리는 유틸리티의 고통 점과 장기적인 비전을 이해하기 위해 많은 시간을 보냈습니다.

각 유틸리티마다 고유한 검사 방법과 루틴 프로세스가 있다는 것을 인식하고, 시장에 진입하는 가장 좋은 방법은 높은 정확도와 유연한 AI 기반 알고리즘을 통해 가능하다는 것을 알게 되었습니다. 첫 2년 동안, 우리의 임무는 유틸리티 회사들이 기존 시스템에 직접 배포할 수 있는 가장 정확하고 쉽게 재학습할 수 있는 알고리즘을 구축하는 것이었습니다. 우리는 2019년 8월에 공식적인 Buzz Solutions PowerAI 제품을 유틸리티 시장에 출시했습니다.

유틸리티는 전송 및 배포 인프라의 모든 것을 검사해야 하므로, 이러한 검사를 수행하는 데 기존 수동 검사 방법이 왜 문제가 되는가요?

유틸리티가 더 빈번한 검사를 수행해야 함에 따라, 데이터 수집 수준은 폭발적으로 증가하고 있습니다. 유틸리티 회사들은 역사적인 수준의 5-10배의 데이터를 수집하고 있으며, 매년 수백 만 개의 이미지를 수집합니다. 현재의 데이터 분석 프로세스는 수동으로 수행되며, 이는 매우 번거롭고 확장할 수 없는 프로세스입니다. 검사가 더 빈번해짐에 따라, 수동 프로세스는 더 비싸지고, 시간이 많이 걸리고, 데이터가 kịp时으로 처리되지 않아 인프라 구조 고장이 증가할 위험이 있습니다.

현장에서 어떤 종류의 시각적 처리 데이터가 수집되나요?

드론, 헬리콥터, 고정익 항공기, 그리고 지상 기반 데이터 캡처를 사용하여 이미지를 수집하고 있습니다. 드론은 구조물에 더 가까이 날 수 있고, 기인 항공기에서는 불가능한 각도에서 이미지를 수집할 수 있기 때문에 더 많이 사용되고 있습니다. 드론은 다양한 전기 구성 요소, 전력 그리드 구조, 주변植생 및 위치의 시각적 이미지를 수집할 수 있습니다. 이는 유틸리티가 인프라 구성 요소의 건강 상태를 더 잘 이해할 수 있도록 더 포괄적인 검사를 가능하게 합니다.

이미지를 수동 분석보다 AI로 분석할 때 어떤 종류의 비용 절감이 발생하나요?

이미지를 AI로 분석하면 엄청난 비용 절감이 발생하며, 이는 시간이 지남에 따라 계속 증가합니다. AI는 수동 분석보다 직접적인 초기 비용 절감을 약 50% 제공하며, 시간이 지남에 따라 추세를 추적하고 더智能해짐에 따라 비용 절감이 기하급수적으로 증가합니다. 이는 더 타겟팅된, 정보에 기반한 검사를 가능하게 하며, 전기 기술자들에게 더 나은 정보를 제공하여 유지 보수를 계획하고 수행하는 데 더 빠르고 효율적으로 할 수 있습니다.

Buzz Solutions 기술은 몇 시간 안에 고칠 필요가 있는 것을 식별할 수 있습니다. 이를 가능하게 하는 AI에 대해 논의해 주시겠습니까?

PowerAI 머신 비전 알고리즘은 유틸리티 인프라의 특정 목록의 이상을 감지하도록 훈련되었습니다. 우리는 이러한 결함을 포함하여 이러한 알고리즘을 2년 동안부터 구축하기 시작했습니다. 우리는 실제 이미지를 사용하여 AI를 훈련했고, 합성 이미지를 사용한 것보다 훨씬 높은 정확도를 달성했습니다. 이는 유틸리티가 문제를 더 빠르고 효율적으로 해결할 수 있도록 합니다.

또한, 우리의 AI는 human-in-the-loop 훈련을 활용하여, 현장 기술자와 엔지니어가 데이터를 AI에 피드백하여 모델이 시간이 지남에 따라 더智能해지고 개인화됩니다. PowerAI 알고리즘에서 감지하는 결함 모드의 포괄적인 목록은 유틸리티가 표현한 가장 큰 필요에서 파생되었습니다.

예측 분석 시스템에 대해 논의해 주시겠습니까? 그리고 그것이 제공하는ประโยชน은 무엇인가요?

Buzz는 유틸리티 자산의 추세와 고장을 시간이 지남에 따라 추적하여, AI 및 머신 러닝 시스템이 더 강력하고, 개인화되고, 효율적으로 됩니다. 이는 시스템이 이러한 추세에서 통찰력을 도출하고, 잠재적으로 더 높은 오류 지역(“핫스팟”)을 예측하도록 합니다. 이는 예측 분석 시스템의真正 잠재력이 발휘되는 곳이며, 유틸리티가 장비가 고장 나기 전에 더 나은 통찰력을 얻을 수 있도록 합니다.

풍력 및 태양광 부문에도 타겟팅할 계획에 대해 논의해 주시겠습니까?

현재까지, Buzz는 유틸리티 검사 공간에서 가장 정확하고 효과적인 AI 솔루션이 되기 위해 집중했습니다. 그러나 검사 분석이 필요한 다른 인프라 분야도 있습니다. Buzz는 T&D 검사 공간을 넘어 확장할 계획이며, 새로운 사용 사례를 추가함에 따라 더 구체적인 시장 확장에 대한 발표를 할 것입니다.

전력 부문의 최적화를 통해 기후 변화에 어떻게 도움이 되나요?

Buzz Solutions는 격자 유도 재난을 줄이고, 배출량을 줄이고, 격자 신뢰성을提高함으로써 지속 가능성에 중점을 둔 노력과 오늘날 우리가 직면한 가장 큰 기후 관련 문제에 도움을 줍니다. 우리의 AI 기반 결함 감지는 고장난 자산으로 인해 발생하는 야생 화재를 줄입니다. 우리는 유틸리티에 결함과 인프라에 침입하는 식생을 경고합니다.

또한, 우리의 시스템은 일반적인 결함 지역(“핫스팟”)을 플래그합니다. 사전 결정된 핫스팟 지역은 목표를 정한 검사를 가능하게 하며, 헬리콥터가 수백 마일을 무작위로 비행하는 것을 방지합니다. 목표를 정한 검사는 유틸리티가 탄소 배출을 줄이고, 예측적인 반응 대신 반응적인 행동을 취할 수 있도록 도와줍니다. 우리의 기술은 더 탄력性 있고 안정적인 격자를 가능하게 하며, 격자 인프라에 대한 재생 가능 에너지 자원의 효율적인 침투를 허용합니다.

유틸리티 부문의 디지털 변환에 대한您的 비전을 논의해 주시겠습니까?

Buzz Solutions는 전력 유틸리티의 검사 및 유지 보수 워크플로의 디지털 변환의 최전선에 있습니다. 더 많은 데이터를 수집하는 것은 중요하지만, 데이터를 성공적으로 관리하고, 그 정보에서 행동 가능한 통찰력을 도출하는 것이 더 중요합니다. 이것이 Buzz가 특히 가치 있는 곳입니다.

우리의 솔루션 PowerAI는 인프라의 현재 건강 상태에 대한 빠른 통찰력을 제공하며, 또한 유틸리티에 가장 큰 위험을 가하는 지역을 추적하고 경고합니다. PowerAI는 구성 요소의 업그레이드를 더 빠르게 하며, 격자 현대화를 위한 더 효율적인 경로를 제공합니다. 부문의 디지털 변환은 무결한 데이터 수집을 가능하게 하였지만, 데이터의 힘은 원시 데이터를 하나의 그림으로 변환하고, 그 정보에서 특정 통찰력을 도출하는 것입니다.

잘한 인터뷰에 감사합니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 Buzz Solutions를 방문하십시오.