Josh Wong, Założyciel & CEO ThinkLabs AI – Seria wywiadów

Josh Wong jest założycielem i dyrektorem generalnym ThinkLabs AI. Poprzednio pracował w GE Vernova jako dyrektor generalny, Grid Orchestration. Josh Wong uczęszczał na Uniwersytet w Waterloo.

ThinkLabs AI jest specjalistyczną firmą zajmującą się rozwojem i wdrożeniem sztucznej inteligencji. Misją firmy jest udzielanie wsparcia branżom i infrastrukturze za pomocą godnej zaufania sztucznej inteligencji, aby osiągnąć globalną zrównoważoność energetyczną. Firma rozwija swój flagowy produkt, ThinkLabs Copilot, cyfrowego asystenta, który rozumie świat rzeczywisty za pomocą własnych, opartych na fizyce sztucznych inteligencji cyfrowych bliźniaków, zapewniając podstawowy model dla systemów inżynierskich.

Czy możesz powiedzieć nam więcej o wizji stojącej za ThinkLabs AI i co zainspirowało jej powstanie?

Wizja stojąca za ThinkLabs to niezawodna, zrównoważona i przystępna infrastruktura energetyczna napędzana godną zaufania sztuczną inteligencją. Rozumiemy, że sieć pozostaje w centrum transformacji energetycznej. Aby zdezumidifikować, musimy zelektryfikować. Aby zelektryfikować, potrzebujemy sieci, a sieć naprawdę musi się zmodernizować. Wierzymy, że punkt przecięcia systemów inżynierskich, sztucznej inteligencji i chmury obliczeniowej jest rozwiązaniem.

Jak ThinkLabs AI wyróżnia się spośród innych startupów sztucznej inteligencji w sektorze zarządzania siecią?

Sieć jest złożona, a sztuczna inteligencja sama w sobie nie może nauczyć się o złożonych przepływach mocy i procesach operacyjnych, które istnieją w sieci. ThinkLabs łączy bogatą historię i zaufanie tradycyjnego inżynierii systemów energetycznych z sztuczną inteligencją, jako godną zaufania, opartą na fizyce sztuczną inteligencją, dla zaufania w skalowalnym, zautomatyzowanym wnioskowaniu i wspieraniu decyzji dla krytycznej infrastruktury. Wymaga to również więcej niż technologia, ale doświadczony zespół, który rozumie nuans sieci i jak myślą użytkownicy i regulatorzy. Nasz zespół pochodzi z przestrzeni systemów energetycznych z udowodnionym rekordem, w tym założyciel Josh Wong, który sprzedał swoją poprzednią firmę Opus One Solutions do GE, i stoi na przecięciu inżynierii, sztucznej inteligencji i chmury obliczeniowej.

Jakie konkretnie wyzwania w zarządzaniu siecią ThinkLabs AI ma na celu rozwiązać?

Zautomatyzowane analizy i rekomendacje dla świadomości sytuacyjnej w czasie rzeczywistym w całej sieci, duże symulacje i ciągłe uczenie się i rekomendacje w celu złagodzenia ograniczeń sieci i optymalizacji wydajności sieci. Konkretnymi obszarami funkcjonalnymi są:

1. Wglądy – szacowanie stanu sieci mocy w czasie rzeczywistym, wykrywanie zatłoczeń, naruszeń napięcia i jak są wykorzystywane aktywa kapitałowe.
2. Rozwiązania – optymalne rekomendacje dyspozytorskie, w tym przełączanie, urządzenia sieciowe i DER, w celu ulżenia zatłoczeniom, złagodzenia połączeń DER, zmniejszenia strat, przywrócenia awarii itp.
3. Walidacja modelu – walidacja i korekta zestawów danych źródłowych dla modeli sieci, oszczędność kosztów operacyjnych i zwiększenie zaufania operatorów do operacji sieci.
4. Kopilot operatora – rekomendacje dyspozytorskie operatora wyszkolone z fizyką sieci, regułami biznesowymi, standardowymi procedurami i doświadczeniem operacyjnym, umożliwiając szkolenie i podnoszenie kwalifikacji personelu.

Co to jest ThinkLabs Copilot, i jak poprawia planowanie i operacje sieci?

ThinkLabs Copilot to cyfrowy asystent, który rozumie świat rzeczywisty za pomocą własnych, opartych na fizyce sztucznych inteligencji cyfrowych bliźniaków, zapewniając podstawowy model dla systemów inżynierskich. Współpracuje z planistami i operatorami sieci, aby modelować sieć w “sztucznym bliźniaku AI”, wykonywać analizy o dużej skali i w czasie rzeczywistym, oraz udzielać rekomendacji dotyczących operacji, planów i projektów sieci.

Czy możesz wyjaśnić, co to jest sztuczna inteligencja oparta na fizyce i jak przyczynia się do niezawodności sieci?

Sztuczna inteligencja sama w sobie nie może nauczyć się tak złożonego systemu, jak sieć, tylko na podstawie danych pomiarowych. Sztuczne inteligencje cyfrowe bliźniaki świata rzeczywistego są szkolone przez, pracują dla i współpracują z systemami inżynierskimi, stąd “oparta na fizyce”. Szkolenie odbywa się przy użyciu dużych ilości danych syntetycznych wygenerowanych z symulacji inżynierskich. Tradycyjne cyfrowe bliźniaki oparte tylko na fizyce, oparte na impedancji, są deterministyczne i zoptymalizowane matematycznie, jednak mają problemy z jakością danych, wysoką mocą obliczeniową i wolnym czasem odpowiedzi. Odwrotnie, ogólne techniki sztucznej inteligencji obiecują szybkość, jednak są obarczone problemami ze słabymi danymi, halucynacjami i “czarnymi skrzynkami” w przypadku operacji sieci o znaczeniu krytycznym. Sztuczna inteligencja oparta na fizyce oferuje przejrzyste i godne zaufania analizy, odporne i wytrzymałe na złe dane, szybkie odpowiedzi i działanie odpowiednie dla operacji w czasie rzeczywistym, przygotowanie z dużymi, wstępnie wytrenowanymi scenariuszami operacyjnymi, oraz zamknięty, ciągły proces uczenia się i poprawy.

Jak ThinkLabs AI zapewnia niezawodność i dokładność swoich modeli sztucznej inteligencji w scenariuszach rzeczywistych?

Charakter sztucznej inteligencji opartej na fizyce utrzymuje sztuczną inteligencję ugruntowaną, związaną ze światem rzeczywistym i ograniczoną przez świat rzeczywisty. Robimy również ciągłe uczenie się i monitorowanie wydajności modelu.

Co sprawia, że Wasza technologia sztucznej inteligencji jest szczególnie odpowiednia do radzenia sobie z złożonością nowoczesnych sieci elektrycznych?

Jasne, szkolenie oparte na określonych modelach inżynierskich, ale radzenie sobie z nieidealną jakością danych w operacjach świata rzeczywistego. Sztuczna inteligencja również wnosi bogactwo optymalizacji i generatywnych technik niezrównanych przez tradycyjną matematykę inżynierską.

Jak technologia ThinkLabs AI integruje się z istniejącymi systemami zarządzania siecią, takimi jak ADMS i DERMS?

ThinkLabs integruje się jako Kopilot z istniejącymi systemami ADMS, DERMS i AEMS, które pozostaną jako podstawowa platforma komunikacyjna i kontrolna, podczas gdy ThinkLabs będzie warstwą dodatkowej inteligencji i automatyki, podobnej do systemu wspomagania jazdy w pojeździe.

Co oznacza niedawne 5-milionowe dofinansowanie dla przyszłości ThinkLabs AI?

To dofinansowanie pozwoliło nam na odłączenie się i uruchomienie od GE, współpracę z grupą światowej klasy inwestorów, inwestycje w nasz zespół i produkt, wejście na rynek z naszym pierwszym komercyjnym Kopilotem i współpracę z licznymi partnerami kanałowymi, aby dostarczyć to do rąk naszych klientów. Jest to pierwszy podstawowy krok do kolejnej ekspansji i skali.

Jak wyobrażasz sobie rozwój sztucznej inteligencji w zarządzaniu siecią i innych krytycznych infrastrukturach?

Widzimy zarządzanie siecią i innymi krytycznymi infrastrukturami jako coraz bardziej “pierwsze AI”, szczególnie z sztuczną inteligencją opartą na fizyce. Otwiera to znacznie większe zrozumienie, świadomość sytuacyjną i rosnącą automatyzację podejmowania decyzji i orchestrację krytycznych działań. Jednak zawsze pozostaje skromną i godną zaufania sztuczną inteligencją, pozostając wierną podstawowym prawom fizyki i projektowania inżynierskiego.

Dziękujemy za wspaniały wywiad, czytelnicy, którzy chcą dowiedzieć się więcej, powinni odwiedzić ThinkLabs AI.