Chris Nielsen, Założyciel i Dyrektor Generalny Levatas – Wywiad

Chris Nielsen jest założycielem i dyrektorem generalnym Levatas. Levatas buduje kompleksowe rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji, modelach machine learning i systemach z ludzkim udziałem, które przyspieszają automatyzację inspekcji wizualnej w firmach.

Levatas i jego opatentowana technologia machine learning, Cognitive Inspection Platform™, w pełni automatyzują programy inspekcji przemysłowych dla wiodących na świecie klientów. Cognitive Inspection Platform™ integruje się z zaawansowanymi robotami, kamerami i dronami, a także z pre-trenowanymi lub niestandardowo opracowanymi modelami inspekcji ML, aby dostarczyć kompleksową automatyzację inspekcji przemysłowych.

Levatas, z siedzibą w południowej Florydzie, obsługuje zarówno lokalny, jak i globalny rynek, współpracując z wiodącymi klientami, takimi jak BMW, AB InBev, Dow Chemical, Boston Dynamics, Praxair, Johnson Controls, NextEra Energy (NEE ) /FPL, Ryder, Royal Caribbean, PGA of America, Carrier, G4S, HSBC i wielu innych.

Czy mógłbyś opowiedzieć o historii powstania Levatas i jak to się zaczęło, gdy straciłeś pracę w firmie oprogramowania?

W 2006 roku pracowałem w dziale sprzedaży w firmie oprogramowania zajmującej się oprogramowaniem antywirusowym dla dużych klientów telekomunikacyjnych. Podczas pracy w tym dziale opracowałem proces tworzenia makiet oprogramowania, co pomogło mi zwiększyć sprzedaż. Szło mi dobrze, ale sama firma miała trudności. Później tego samego roku zostałem zwolniony wraz z wieloma członkami zespołu.

Po tym doświadczeniu wziąłem swoje podstawowe umiejętności projektowania cyfrowego i pozytywne nastawienie przedsiębiorcze, i zacząłem oferować swoje usługi projektowania i rozwoju oprogramowania dla lokalnych firm w południowej Florydzie. Potem wszystko zaczęło się rozkręcać. Jeden mały klient polecił mnie średniej wielkości firmie, a moi nowi klienci zaczynali przychodzić. Im więcej referencji otrzymywałem od zadowolonych klientów, tym więcej nowych klientów przychodziło. Musiałem zacząć zatrudniać profesjonalistów, aby nadążyć za wzrostem biznesu i rozwojem cyfrowym. Szybko staliśmy się agencją zajmującą się wszystkim, od tworzenia stron internetowych po platformy e-commerce, integracje oprogramowania i usługi marketingu cyfrowego.

Levatas początkowo była firmą o szerokim zakresie usług cyfrowych, możesz opowiedzieć, jak Levatas przeszła na sztuczną inteligencję?

Pomimo że nasz ogólny zakres usług był dobry dla wzrostu przychodów, zdaliśmy sobie sprawę, że trudno będzie utrzymać jakość i spójność, gdy oferta się rozszerza. Postanowiliśmy zawęzić nasz zakres; odejść od usług projektowania i rozwoju, a skupić się wyłącznie na rozwiązaniach sztucznej inteligencji i machine learning.

Choć może się wydawać, że jest to duży skok – od agencji cyfrowej oferującej usługi konsultingowe do budowy rozwiązania SaaS opartego na machine learning – było to naturalne i organiczne przejście.

Pracowaliśmy z niektórymi z największych firm na świecie, tworząc niestandardowe rozwiązania cyfrowe oparte na ich danych i systemach. Wiele razy zauważyliśmy wyraźne i spójne luki technologiczne, które wydawały się nam okazjami rynkowymi. Ostatecznie postanowiliśmy zbudować rozwiązania i produkty, aby wypełnić te luki, a w 2020 roku Levatas oficjalnie przeszedł od usług profesjonalnych i konsultingowych do rozwoju oprogramowania AI/ML. Był to słuszny krok.

Jaki był kluczowy moment, kiedy postanowiono, że Levatas będzie się skupiać na percepcji maszynowej, wykorzystując zarówno przetwarzanie języka naturalnego, jak i komputerowego?

Jako nie-techniczny założyciel firmy technologicznej, nauczyłem się słuchać niezwykle inteligentnych ludzi w zespole Levatas. To mój partner biznesowy i CTO, Daniel Bruce, ustalił wizję Levatas, aby skupić się na rozwiązaniach komputerowego widzenia. Następnie jeszcze bardziej sprecyzował tę wizję, skupiając się na „automatyzacji inspekcji przemysłowych”.

Mój pierwszy myśl był taki, że to będzie zbyt wąska nisza, i że nie znajdziemy wystarczającej liczby klientów, aby osiągnąć nasze cele wzrostu biznesu. Nie mógłbym być bardziej w błędzie. Okazało się, że jest to cały rynek sam w sobie, pełen ogromnych globalnych klientów korporacyjnych, którzy potrzebują dokładnie tego, co budowaliśmy.

Czym więcej, istnieje szybko rozwijający się obszar zaawansowanego sprzętu do przechwytywania danych – takiego jak roboty, drony, kamery, sensory IoT itp. – również szukające rozwiązań, które budowaliśmy w Levatas. To przejście miało miejsce w dwóch dość odrębnych etapach w ciągu ostatnich 5-6 lat. Pierwszy etap obejmował przejście od konsultantów transformacji cyfrowej do specjalizacji AI/ML (wciąż jako konsultanci). Ostateczny etap naszej ewolucji obejmował przejście z usług profesjonalnych do nowego modelu rozwoju oprogramowania, którym jesteśmy dzisiaj.

Levatas nawiązał partnerstwo z jedną z najbardziej ekscytujących firm w przestrzeni robotyki – Boston Dynamics. Czy mógłbyś podzielić się niektórymi szczegółami dotyczącymi tego partnerstwa?

Szczerość nakazuje mi powiedzieć, że trudno mi mówić o naszym partnerstwie z Boston Dynamics bez brzmiącego jak totalny fanboy. [śmiech] Powiedziawszy to, współpraca z ludźmi i robotami Spot z Boston Dynamics była jedną z najbardziej osobistych i profesjonalnych rzeczy, jakie kiedykolwiek robiłem. Mój zespół czuje to samo.

Nie tylko tworzą najbardziej zaawansowane i zdolne dynamiczne roboty mobilne, ale są po prostu wspaniałymi ludźmi do współpracy. Podstawą jest to, że roboty Spot „wychodzą z pudełka” z wiodącą inteligencją i fizycznymi zdolnościami. Co im jednak brakuje, to „szkolenie na miejscu”, które pozwoli im zrozumieć ich otoczenie z punktu widzenia inteligencji poznawczej. To właśnie tutaj wkracza Levatas.

Nasze modele inspekcji przemysłowych i Cognitive Inspection Platform umożliwiają robotom Spot inspekcję krytycznych elementów obiektów naszych klientów, pozwalając im zrozumieć, co widzą i jak zareagować na podstawie wyników. Chociaż roboty Spot są w stanie wykonać wiele rzeczy, zwykle wdrożenia odbywają się w przypadku bezpieczeństwa, zabezpieczeń i konserwacji prewencyjnej. Te przypadki użycia nie są specyficzne dla jednej branży, ale widzimy duże zapotrzebowanie w sektorach takich jak energia elektryczna, ropa i gaz oraz produkcja, obok Boston Dynamics.

Dlaczego odczytywanie analogowych wskaźników jest takim bólem głowy dla producentów?

Nie można by się spodziewać, że odczytywanie analogowych wskaźników będzie szczególnie ekscytującym obszarem innowacji. Ale dla profesjonalistów, którzy są odpowiedzialni za obsługę, konserwację i dostarczanie wyjść tych obiektów, jest to duża sprawa.

Dany obiekt przemysłowy może mieć tysiące analogowych wskaźników, które monitorują różne urządzenia przemysłowe. Obecnie personel musi stale monitorować te wskaźniki (ręcznie), aby zapewnić sprawność obiektu i produktywność. Chociaż dostępne są cyfrowe wskaźniki, wiele obiektów działa przy użyciu sprzętu, który ma być trwały przez dziesięciolecia. Sensorowanie tysiąca sztuk maszyn może kosztować wiele milionów dolarów. Jest to również bardzo kosztowne, aby mieć niezwykle inteligentnych i zdolnych ludzi, którzy spędzają swoje dni, każdego dnia, chodząc po obiekcie, aby odczytywać i raportować o tych analogowych wskaźnikach. Nie tylko ręczne monitorowanie jest wysoce niewydajne, ale może również pozostać w tyle w przypadku braku personelu i bardziej pilnych zadań konserwacyjnych. A jeśli sprzęt ulegnie awarii, ponieważ nie jest sprawdzany regularnie, może to prowadzić do jeszcze bardziej kosztownych problemów.

W przeciwieństwie do tego, robot mobilny może chodzić po obiekcie według ustalonego harmonogramu, prowadząc te same inspekcje w sposób autonomiczny przy użyciu oprogramowania Levatas. Wdrożenie robota wprowadza nowy poziom spójności, niezawodności i dokładności w tym rodzaju przechwytywaniu danych. Uwalnia również ludzkich pracowników, aby spędzali swój czas na zadaniach o wyższej wartości dla firmy – robieniu rzeczy, które mogą być wykonane tylko przez człowieka.

Jak Levatas rozwiązuje ten problem za pomocą technologii autonomicznej?

Prosto mówiąc: rozwiązanie przemysłowe, które wymaga ręcznej obsługi człowieka, oferuje niewielką stopę zwrotu. Nasi klienci nie kupią tego. Dlatego wszystkie nasze partnerstwa z firmami produkującymi sprzęt oferują rozwiązania w pełni autonomiczne. Ich urządzenia tworzą trasy inspekcji, uruchamiają modele inspekcji i wracają do swoich źródeł zasilania, aby naładować się – wszystko w pętli.

Pracownicy ludzcy nadal będą nadzorować te automatyczne rozwiązania, upewniając się, że działają zgodnie z założeniami. Podobnie jak młodszy pracownik w trakcie szkolenia, AI nie jest jeszcze wystarczająco dokładna, aby podjąć idealną analizę i decyzję za każdym razem. Projektujemy naszą technologię tak, aby rozpoznać, kiedy musi włączyć człowieka w proces, aby pomóc w podjęciu słusznej decyzji. W naszej branży nazywa się to „workflow z człowiekiem w pętli”. Ogólnym celem jest systematyczne zmniejszanie czasu, jaki ludzie spędzają na zadaniach związanych z monitorowaniem, jednocześnie zapewniając, że pracownicy ludzcy są zawsze informowani i posiadają władzę decyzyjną.

Jakie są inne przypadki użycia Levatas?

Ponadto do wykrywania i odczytywania analogowych wskaźników, oferujemy również wykrywanie anomalii termicznych, wykrywanie osób, unikanie kolizji robota, monitorowanie zgodności z przepisami bezpieczeństwa oraz szereg możliwości modeli inspekcji opartych na wykrywaniu zmian za pomocą machine learning. Gdy nasi klienci mają potrzeby, które nie są jeszcze spełnione przez nasze istniejące „gotowe” modele inspekcji, mamy zespół, który pracuje z klientem, aby opracować niestandardowe rozwiązania.

Chociaż jesteśmy podekscytowani naszą pracą wdrożeniową z robotami Spot, automatyczne rozwiązania inspekcji od Levatas są również wdrożone na dronach, sieciach kamer i mogą być zintegrowane z dowolnym innym rodzajem urządzeń do przechwytywania danych – takich jak przemysłowe sensory IoT.

Czy mógłbyś omówić niektóre wyzwania związane z uruchomieniem firmy AI bez bycia super technicznym i nie wiedząc, jak programować?

Zawsze polegałem na moim zespole niezwykle inteligentnych deweloperów, aby dokończyć pracę i poprowadzić nas w stronę właściwej strategii technologicznej. Kiedy chodziło o rozpoczęcie działalności, myślę, że miałem odpowiednią mieszankę „możesz to zrobić” nastawienia, pozytywnego podejścia i przedsiębiorczego ducha, które skłoniły mnie do podjęcia pierwszego skoku.

Odkąd momentu tego pierwszego skoku, Levatas był zawsze o zespole i budowaniu tego razem. W skrócie, dzięki zespołowi, którego udało mi się zbudować we wczesnych dniach (i do dnia dzisiejszego), moja osobista niezdolność techniczna nie była dużym przeszkodą, gdy rosło nasze przedsięwzięcie.

Czy jest coś jeszcze, co chciałbyś podzielić się o Levatas?

Przedstawiliśmy naszą rundę podnoszenia kapitału w tym roku, co skutecznie napełniło nasz statek kosmiczny paliwem. Nasze rozwiązania znajdują potwierdzenie na rynku dzięki naszym wspaniałym klientom korporacyjnym, a nasz potok rośnie z dnia na dzień. W najbliższych miesiącach pojawią się ekscytujące nowe ogłoszenia o klientach, a później tego roku ogłosimy światowe, premiery funkcji produktowych. Zostawajcie nałogowi!

Dziękuję za wspaniały wywiad, czytelnicy, którzy chcą dowiedzieć się więcej, powinni odwiedzić Levatas.