Entrevistas

Kaitlyn Albertoli Fundadora da Buzz Solutions – Série de Entrevistas

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Kaitlyn Albertoli é a fundadora da Buzz Solutions, uma empresa de inteligência artificial que fornece detecção de falhas de ativos e análise preditiva para inspeções de linhas de energia, proporcionando economias críticas na prevenção de linhas derrubadas, apagões e incêndios florestais causados por falhas na infraestrutura da rede.

A Buzz Solutions foi fundada como parte do curso Stanford Launchpad em 2017, poderia compartilhar alguns detalhes sobre esses primeiros dias?

Nós começamos a Buzz Solutions para atender a uma necessidade crítica que surgiu durante os primeiros dias das inspeções de infraestrutura de utilidade pública. Durante esse período crucial, as empresas de utilidade pública começaram a coletar mais dados visuais para garantir e permitir inspeções minuciosas e frequentes. Desde o início, passamos muito tempo analisando os pontos fracos das utilidades, bem como entendendo a visão de curto e longo prazo para seus programas de inspeção.

Reconhecendo que cada utilidade tem seu próprio método único de inspeção e processo de rotina, ficou claro que o melhor ponto de entrada no mercado era através de algoritmos de inteligência artificial precisos e flexíveis. Nos dois primeiros anos, nossa missão foi construir os algoritmos mais precisos e fáceis de retreinar do mercado que as empresas de utilidade pública pudessem implantar diretamente em seus sistemas existentes. Lançamos o produto oficial Buzz Solutions PowerAI no mercado de utilidade pública em agosto de 2019.

As empresas de utilidade pública são obrigadas a inspecionar toda a infraestrutura de transmissão e distribuição, por que isso é um problema para os métodos de inspeção manuais legados?

À medida que as empresas de utilidade pública são obrigadas a realizar inspeções mais frequentes, os níveis de coleta de dados estão aumentando exponencialmente. As empresas de utilidade pública estão coletando 5-10 vezes mais dados do que os níveis históricos, muitas vezes coletando centenas de milhares e milhões de imagens anualmente. O processo atual de análise desses dados é feito manualmente, com linhas e técnicos de campo, o que é um processo altamente tedioso e não escalável. À medida que as inspeções se tornam mais frequentes, o processo manual se torna mais caro, demorado e propenso a falhas na infraestrutura devido à falta de processamento de dados em tempo hábil.

Que tipo de dados de processamento visual é capturado no campo?

Imagens e fluxos de vídeo são atualmente capturados no campo usando drones, helicópteros, aeronaves de asa fixa e até mesmo captura de dados baseada em solo. Os drones estão se tornando um meio mais prevalente de inspeção porque podem voar mais perto das estruturas e coletar imagens de vários ângulos que não são possíveis com aeronaves tripuladas. Os drones podem capturar imagens de vários componentes elétricos, estruturas da rede de energia, vegetação circundante e locais. Isso permite uma inspeção mais abrangente, para que uma empresa de utilidade pública possa entender melhor a saúde de cada componente da infraestrutura para linhas de energia e subestações de transmissão e distribuição.

Que tipo de economia é vista ao analisar essas imagens com inteligência artificial em comparação com a análise manual?

Analizar imagens com inteligência artificial fornece uma economia tremenda, que continua a aumentar com o tempo. A inteligência artificial fornece uma economia direta e inicial de cerca de 50% em comparação com a análise manual, e com o tempo, essas economias aumentam exponencialmente à medida que a inteligência artificial rastreia tendências e se torna mais inteligente com o tempo. Isso permite inspeções mais direcionadas e informadas e fornece aos linhas adicionais economias ao fornecer informações melhores para que eles possam planejar um caminho para manutenção de forma mais clara e rápida.

A tecnologia da Buzz Solutions pode identificar o que precisa ser consertado em apenas algumas horas, poderia discutir a inteligência artificial usada para permitir isso?

Os algoritmos de visão de máquina do PowerAI são treinados para detectar uma lista específica de anomalias para infraestrutura de utilidade pública. Passamos dois anos construindo esses algoritmos do zero e agregando conjuntos de dados variados em diferentes geografias e cronogramas para treinar a inteligência artificial para abranger essas falhas. Uma vantagem que temos é que treinamos nossa inteligência artificial com imagens reais em vez de “imagens sintéticas” e a precisão de identificação e previsão de falhas ou problemas de equipamento é significativamente maior do que a média da indústria. Isso significa que as empresas de utilidade pública podem consertar problemas muito mais rapidamente e de forma mais eficiente.

Além disso, nossa inteligência artificial aproveita o treinamento human-in-the-loop, onde os técnicos de campo e engenheiros alimentam dados de volta na inteligência artificial, permitindo que o modelo se torne mais inteligente e personalizado com o tempo. A lista abrangente de modos de falha que os algoritmos do PowerAI detectam hoje foi derivada das maiores necessidades que as empresas de utilidade pública expressaram.

Poderia discutir o sistema de análise preditiva usado e os benefícios que ele oferece?

A Buzz Solutions rastreia tendências e falhas de ativos de utilidade pública ao longo do tempo, ajudando os sistemas de inteligência artificial e aprendizado de máquina a se tornarem mais fortes, personalizados e eficientes. Isso também impulsiona os sistemas para derivar insights dessas tendências e prever áreas que podem ser propensas a falhas potencialmente mais altas, ou “pontos quentes”. É aqui que o verdadeiro potencial de um sistema de análise preditiva entra em jogo e permite que as empresas de utilidade pública tenham uma visão mais clara de onde e quando seus equipamentos podem falhar.

Poderia discutir seus planos para também atingir o setor de energia eólica e solar?

Até o momento, a Buzz Solutions se concentrou em se tornar a solução de inteligência artificial mais precisa e eficaz no espaço de inspeção de utilidade pública. No entanto, há muitas outras áreas de infraestrutura, incluindo geração de energia renovável, onde a análise de inspeção é necessária e valiosa. A Buzz Solutions tem planos para expandir além do espaço de inspeção de transmissão e distribuição e fará anúncios sobre algumas dessas expansões de mercado mais concretas à medida que adicionamos novos casos de uso ao nosso portfólio.

Como a otimização do setor de energia ajuda no combate às mudanças climáticas?

A Buzz Solutions ajuda nos esforços de sustentabilidade e ajuda a resolver alguns dos maiores problemas climáticos que enfrentamos hoje, permitindo a redução de desastres causados pela rede, redução de emissões e aumento da confiabilidade da rede. Nossa detecção de falhas baseada em inteligência artificial reduz incêndios florestais causados por ativos defeituosos, pois alertamos as empresas de utilidade pública sobre falhas e vegetação que invade a infraestrutura.

Além disso, nossos sistemas sinalizam áreas comuns de falha (“pontos quentes”). Áreas de “pontos quentes” pré-determinadas permitem inspeções direcionadas, em vez de helicópteros voando aleatoriamente por centenas de milhas. Inspeções direcionadas ajudam as empresas de utilidade pública a reduzir as emissões de carbono e a promover respostas preditivas em vez de ações reativas. Nossa tecnologia permite uma rede mais resiliente e estável, permitindo a penetração eficiente de recursos de energia renovável na infraestrutura da rede.

Poderia discutir sua visão geral da transformação digital do setor de utilidade pública?

A Buzz Solutions está à frente da transformação digital do fluxo de trabalho de inspeção e manutenção para empresas de utilidade pública. Embora a coleta de mais dados seja importante, é ainda mais significativo gerenciar com sucesso os dados e derivar insights ação dos dados. É aqui que a Buzz Solutions é particularmente valiosa.

Não apenas nossa solução PowerAI fornece insights rápidos sobre a saúde atual da infraestrutura, mas também rastreia esses dados e alerta a empresa de utilidade pública sobre uma área que apresenta o maior risco para a rede. O PowerAI permite a atualização mais rápida de componentes e um caminho mais eficiente para a modernização da rede. A transformação digital no setor permitiu a coleta de dados sem interrupções, mas o poder dos dados está em ser capaz de transformar os dados brutos em uma imagem coesa e derivar insights específicos dessas informações.

Obrigado pela grande entrevista, leitores que desejam aprender mais devem visitar Buzz Solutions.

Antoine é um líder visionário e sócio-fundador da Unite.AI, impulsionado por uma paixão inabalável por moldar e promover o futuro da IA e da robótica. Um empreendedor serial, ele acredita que a IA será tão disruptiva para a sociedade quanto a eletricidade, e é frequentemente pego falando sobre o potencial das tecnologias disruptivas e da AGI.

Como um futurista, ele está dedicado a explorar como essas inovações moldarão nosso mundo. Além disso, ele é o fundador da Securities.io, uma plataforma focada em investir em tecnologias de ponta que estão redefinindo o futuro e remodelando setores inteiros.