Kaitlyn Albertoli Grunnlegger av Buzz Solutions – Intervju-serie

Kaitlyn Albertoli er grunnlegger av Buzz Solutions, et AI-selskap som tilbyr feiloppsporing av aktiva og prediktiv analyse for kraftledinspeksjoner, og som gir kritiske besparelser ved å forebygge nedbrudte linjer, strømbrudd og branner forårsaket av feil i nettinfrastrukturen.

Buzz Solutions ble grunnlagt som en del av Stanford Launchpad-kursen i 2017, kan du dele noen detaljer om disse tidlige dagene?

Vi startet Buzz Solutions for å møte et kritisk behov som oppstod under de tidlige dagene av inspeksjon av kraftutstyrsinfrastruktur. Under denne avgjørende tiden begynte kraftselskapene å samle inn mer visuell data for å sikre og muliggjøre grundige og hyppige inspeksjoner. Fra starten av tilbrakte vi mye tid på å dykke ned i smertepunktene til kraftselskapene, samt å forstå deres nær- og langtidsvisjon for inspeksjonsprogrammene.

Det ble klart at hver kraftleverandør har sin egen unike måte å inspisere og rutinemessig prosess, og at det beste inngangspunktet til markedet var gjennom høyt nøyaktige og fleksible AI-drevne algoritmer. I de første to årene var vår misjon å bygge de mest nøyaktige og lettest omtrenebare algoritmene på markedet som kraftselskapene kunne deployere direkte i sine eksisterende systemer. Vi lanserte det offisielle Buzz Solutions PowerAI-produktet på kraftmarkedet i august 2019.

Kraftselskapene er pålagt å inspisere all overførings- og distribusjonsinfrastruktur, hvorfor er dette et så stort problem for de legacy manuelle inspeksjonsmetodene?

Ettersom kraftselskapene er pålagt å utføre hyppigere inspeksjoner, øker datanivåene dramatisk. Kraftselskapene samler inn 5-10 ganger mer data enn tidligere, ofte samler de inn hundretusener og millioner av bilder årlig. Den nåværende analyseprosessen av denne dataen gjøres manuelt, med linjemenn og feltteknikere, som er en svært tidskrevende og uskånsom prosess. Ettersom inspeksjonene blir hyppigere, blir den manuelle prosessen mer kostbar, tidskrevende og øker risikoen for infrastrukturfeil på grunn av at dataene ikke behandles i tide.

Hva slags visuell prosessering av data blir fanget i feltet?

Bilder og videostrømmer blir nå fanget i feltet ved hjelp av droner, helikoptre, faste fly og selv bakkebasert datafangst. Droner blir en mer vanlig måte å inspisere på, fordi de kan fly nærmere strukturer og samle inn bilder fra forskjellige vinkler som ikke er mulig med bemannede fly. Droner kan fange visuell bilde av forskjellige elektriske komponenter, kraftgitterstrukturer, omgivende vegetasjon og lokasjoner. Dette muliggjør en mer omfattende inspeksjon, så kraftselskapet kan bedre forstå helheten av hver infrastrukturkomponent for både overførings- og distribusjonslinjer og transformatorstasjoner.

Hva slags kostnadsbesparelser sees ved å analysere disse bildene med AI i sammenligning med manuell analyse?

Analyse av bilder med AI gir enorme kostnadsbesparelser, som øker over tid. AI gir en direkte, initial kostnadsbesparelse på omtrent 50% sammenlignet med manuell analyse, og med tid, øker disse besparelsene eksponentielt ettersom AI sporer trender og blir smartere over tid. Dette muliggjør mer målrettede og informerte inspeksjoner og gir linjemenn ytterligere besparelser ved å levere bedre informasjon, så de kan planlegge en mer effektiv vedlikeholdsplan.

Teknologien til Buzz Solutions kan identifisere hva som må fikses på bare noen få timer, kan du diskutere AI-en som brukes til å muliggjøre dette?

PowerAI Machine Vision-algoritmer er trent til å detektere en spesifikk liste over anomali for kraftutstyrsinfrastruktur. Vi tilbrakte to år med å bygge disse algoritmene fra scratch og samle inn varierende datasett over geografier og tidslinjer for å trene AI-en til å omfatte disse feilene. En fordel vi har er at vi trente vår AI med ekte bilder i motsetning til “syntetiske” bilder, og vår nøyaktighet i å identifisere og forutsi utstyrsfeil eller problemer er betydelig høyere enn gjennomsnittet i bransjen. Dette betyr at kraftselskapene kan fikse problemer mye raskere og mer effektivt.

I tillegg utnytter vår AI human-in-the-loop-trening, hvor feltteknikere og ingeniører gir tilbake data til AI-en, slik at modellen blir smartere og mer personlig over tid. Den omfattende listen over feilkilder som PowerAI-algoritmene detekterer i dag, er avledet fra de største behovene som kraftselskapene har uttrykt.

Kan du diskutere det prediktive analysesystemet som brukes og fordelen det tilbyr?

Buzz sporer kraftutstyrsaktiva-trender og feil over tid, og hjelper AI- og maskinlæringsystemene til å bli sterkere, mer personlige og mer effektive. Dette muliggjør også at systemene kan avlede innsikt fra disse trendene og forutsi områder som kan være mer utsatt for feil, dvs. “varme punkter”. Dette er der det sanne potensialet for et prediktivt analysesystem kommer inn og muliggjør at kraftselskapene får bedre innsikt i hvor og når deres utstyr kan feile.

Kan du diskutere dine planer om å også målrette vind- og solsektoren?

Hittil har Buzz fokusert på å bli den mest nøyaktige og effektive AI-løsningen i kraftinspeksjonsrommet. Det er imidlertid mange andre områder av infrastruktur, inkludert fornybar energiproduksjon, hvor inspeksjonsanalyser er nødvendige og verdifulle. Buzz har planer om å utvide seg utenfor kraftinspeksjonsrommet og vil gjøre annonseringer om noen av disse mer konkrete markedsekspansjonene når det er nye bruksområder som vi legger til i vårt portefølje.

Hvordan bidrar optimalisering av kraftsektoren til å hjelpe med klimaendringer?

Buzz Solutions bidrar til bærekraftsfokuserte innsats og hjelper med noen av de største klimarelaterte problemene vi står overfor i dag, ved å muliggjøre reduserte nettinduserte katastrofer, reduserte utslipp og økt netttilgjengelighet. Vår AI-baserte feiloppsporing reduserer branner forårsaket av feilaktige aktiva, og vi varsler kraftselskapene om feil og vegetasjon som kryper inn på infrastrukturen.

I tillegg flagger våre systemer vanlige feilkilder (“varme punkter”). Forhåndsbestemte varme punkt-områder muliggjør målrettede inspeksjoner i stedet for at helikoptre flyr vilkårlig i hundredvis av mil. Målrettede inspeksjoner hjelper kraftselskapene til å redusere karbonutslipp og fremme prediktive respons i stedet for reaksjonære handlinger. Vår teknologi muliggjør et mer motståkraftig og stabilt nett, som tillater en effektiv innføring av fornybar energikilder på nettinfrastrukturen.

Kan du diskutere din overordnede visjon for digital transformasjon av kraftsektoren?

Buzz Solutions er i forkant av den digitale transformasjonen av inspeksjons- og vedlikeholdsarbeidsflyten for kraftutstyrsleverandører. Mens innhenting av mer data er viktig, er det enda viktigere å håndtere dataene suksessfullt og avlede handlingbare innsikter fra denne informasjonen. Dette er der Buzz er spesielt verdifull.

Ikke bare gir vår løsning PowerAI rask innsikt i den nåværende helheten av infrastrukturen, men den sporer også denne dataen og varsler kraftselskapet om et område som utgjør den største potensielle risikoen for nettet. PowerAI muliggjør en raskere oppgradering av komponenter og en mer effektiv vei mot nettmodernisering. Digital transformasjon i sektoren har muliggjort en sømløs innhenting av data, men kraften i dataene ligger i å kunne omdanne rådataene til et sammenhengende bilde og avlede spesifikke innsikter fra denne informasjonen.

Takk for det flotte intervjuet, lesere som ønsker å lære mer, bør besøke Buzz Solutions.