Dave Boundy este CTO la Innowatts – Seria de interviuri

Dave Boundy este CTO la Innowatts, un lider în analiza de date cu ajutorul inteligenței artificiale. Platforma SaaS oferă companiilor datele necesare pentru a fi mai predictive, proactive și conectate la clienții și consumatorii lor, ajutându-le să gestioneze mai bine riscurile, să îmbunătățească profitabilitatea, să mențină fiabilitatea rețelei și să anticipeze tendințele de durabilitate.

David are peste 20 de ani de experiență în industria IoT și energetică. Cariera sa a cuprins IT pentru întreprinderi, dezvoltare de produse, cercetare și inovare, precum și noi start-up-uri. Înainte de a ocupa funcția actuală, el a înființat și condus afacerea globală de soluții energetice a Intel (INTC ), oferind soluții de învățare automată și inteligență artificială clienților din întreaga lume. David deține mai multe brevete de invenție și face parte din mai multe consilii consultative.

Ne puteți descrie ce este Innowatts?

Innowatts este o companie energetică nouă, axată pe îmbunătățirea marjelor brute ale clienților noștri, în timp ce promovează adoptarea tehnologiilor regenerabile. Realizăm acest lucru prin analiza unor cantități mari de date pentru a descoperi insight-uri valoroase. Deși suntem o companie B2B, oferim atât servicii B2B, cât și B2C, prin clienții noștri, către utilizatorii finali. Preluăm date de la nivelul contoarelor de la domiciliu sau de la nivelul rețelei și le combinăm cu multe alte seturi de date, inclusiv date socioeconomice, date CRM și date de gestionare a riscurilor.

Motorul nostru de analitică bazat pe inteligență artificială oferă insight-uri care variază de la previziuni la nivel de consumator până la identificarea produselor potrivite pentru orice consumator. De asemenea, oferim clienților noștri retail servicii, de exemplu, identificarea modelului de tarif optim pentru a maximiza marjele brute.

În cele din urmă, sprijinim operatorii de rețele și utilitățile pentru a-i ajuta să planifice viitorul. Este esențial ca ei să înțeleagă unde au loc schimbări, astfel încât să poată optimiza activele și reduce prețurile pentru consumatori.

Ce tipuri de tehnologii de învățare automată sunt utilizate la Innowatts?

În esență, ajutăm mașinile să gândească în moduri mai umane, permițându-le în același timp să scaleze și să facă față unor cantități foarte mari de date. Avem peste 43 de milioane de contoare sub administrare și facem față la miliarde de puncte de date în fiecare oră, în multiple geografii și pentru mai mulți clienți. În spațiul supravegheat, utilizăm o varietate de modele, inclusiv regresie liniară, arbori de decizie etc.; în spațiul nesupravegheat, exemplele includ modele ensemble, rețele neuronale și păduri aleatorii.

Folosirea noastră a unei varietăți de modele este centrală pentru puterea produsului nostru — putem identifica modelul potrivit pentru orice client în orice situație dată. Putem reduce acest lucru la nivelul contorului. Acesta este ceea ce ne poziționează cu adevărat ca lideri în acest domeniu.

De ce este importantă monitorizarea energiei pentru retailerii de energie?

Costul de a atrage un client este adesea de două sau trei ori mai mare decât marja pe care retailerul o obține de la acel client într-un an. Acest lucru înseamnă că durează două sau trei ani pentru a recupera costurile de atragere a clienților, deci este foarte important să rețineți fiecare client.

Noi ajutăm retailerii să realizeze acest lucru, oferindu-le capacitatea de a se diferenția. Oferim previziuni și capacitatea de a defini și dezvolta tarife de utilizare a timpului, pentru a-și personaliza produsul în funcție de clienții lor. Putem oferi, de asemenea, platforme de gestionare a riscurilor și de prețuri, împreună cu capacitatea de a identifica cei mai buni consumatori din fiecare teritoriu. Putem identifica, de asemenea, care clienți sunt cei mai potriviți pentru produsele specifice. Toate acestea se adună pentru a oferi un serviciu mai convingător și mai eficient din punct de vedere al costurilor pentru clienți, îmbunătățind atât eforturile de atragere, cât și pe cele de reținere a clienților.

Ce insight-uri cheie pot fi obținute din studiul consumului de energie?

Imaginați-vă că ați cumpărat recent un vehicul electric. Modelele noastre pot detecta acest lucru, permițând furnizorului dvs. de electricitate să vă trimită automat comunicări personalizate și servicii țintite, aplicabile statutului dvs. de proprietar de vehicul electric — poate un tarif diferit, un produs de asigurare nou sau un produs de service.

În mod similar, putem identifica și notifica proactiv, pe baza consumului dvs. de energie în ultimele 15 zile, că proiectăm consumul dvs. în următoarele 30 de zile să fie mult mai mare decât normal, dintr-un anumit motiv. Putem lucra apoi cu dvs. pentru a lua măsuri preventive pentru a evita șocul facturii. Acestea sunt doar câteva exemple de angajamente pe care le putem oferi.

Capacitățile noastre de previziune sunt, de asemenea, extrem de puternice. Evenimentele recente din Texas au făcut previziunile foarte dificile, deoarece a fost un scenariu complet nou. Dar previziunile noastre au fost cu 20% până la 40% mai precise decât cele ale concurenților noștri, astfel încât clienții noștri au fost mult mai bine pregătiți pentru perturbare. Prin utilizarea previziunilor noastre ca parte a strategiei lor de acoperire, ei au fost mult mai bine poziționați atunci când prețurile energiei au sărit la 9.000 de dolari pe megawatt-oră. Economia pentru ei a fost semnificativă. Faptul că modelele noastre se adaptează rapid la situații în schimbare permite, de asemenea, clienților noștri să prevadă și să liciteze eficient în situații foarte volatile, chiar și în timpul întreruperilor de curent.

Acest nivel de monitorizare și interpretare a datelor energetice este din ce în ce mai important. Mulți retailerii vor da faliment, iar marile retailerii și-au acoperit nevoile de pe piață cu până la un an, poate mai mult. În funcție de strategia și profilul lor de risc, ei ar fi putut achiziționa 50% din energia necesară în ultima săptămână. Ar fi încercat să crească acest procent pe măsură ce profilul de risc și prețul energiei creșteau. Ar fi acoperit mai mult, dar, în cele din urmă, ar fi intrat pe piața în timp real, încercând să cumpere energie la prețul mediu pentru ultimul an, care a fost de aproximativ 25 de dolari pe megawatt-oră. Acum, intrând pe piață, încercau să cumpere la 9.000 de dolari pe megawatt-oră. Așadar, costul pentru retailer a fost imens, aceasta fiind profitul lor pe un an, pierdut într-o după-amiază.

În ce moduri poate fi utilizată această informație pentru a influența utilizarea energiei în direcția unei energii mai verzi?

Istoric, rețeaua a fost condusă de cerere — atunci când cererea creștea, operatorii construiau mai multe centrale electrice, puneau mai multe cabluri, ardeau mai mult combustibil. Acum suntem într-o fază de tranziție în care ne îndreptăm către o rețea condusă de ofertă. Pe măsură ce ne îndreptăm către surse regenerabile de energie, trebuie să fim capabili să gestionăm partea ofertei. În noul mediu, oferta sosește ori de câte ori bate vântul sau strălucește soarele. Vom vedea, de asemenea, o creștere masivă a cererii, ca urmare a electrificării transportului și a căldurii.

Ceea ce facem pentru clienții noștri este să analizăm modul în care consumatorii utilizează energia. Începem prin a examina cât de mult din încărcătura lor este ceea ce numim „încărcătură de bază”. Există lucruri care pot fi făcute pentru a încuraja oamenii să reducă aceasta, dar, în general, este fixă. Putem identifica pe cei care sunt sensibili la condițiile meteo, putem identifica case care ar putea beneficia de intervenții termice — izolație sau punerea unui termostat.

Putem, de asemenea, să identificăm încărcături sensibile la timp, ceea ce este un indicator al comportamentului. Fără a deveni prea invazivi, putem vedea comportamente la nivel de domiciliu. De exemplu, puteți sfătui un client să ia în considerare răcirea sau încălzirea casei la un moment diferit pentru a o face mai confortabilă, a economisi bani sau a maximiza utilizarea energiei verzi.

Putem, de asemenea, să utilizăm strategii proactive de gestionare a cererii pentru a alinia consumul cu disponibilitatea energiei regenerabile, fără a afecta negativ experiența utilizatorului. De exemplu, puteți obișnui să conectați vehiculul dvs. la ora 19:00 și să-l deconectați la ora 07:00. Putem trimite un semnal de gestionare a cererii către punctele de încărcare pentru a determina orele în care vehiculul dvs. se încarcă, pentru a optimiza utilizarea energiei regenerabile.

În 2020, Innowatts a anunțat că a depășit cinci alți predictorii de energie pe majoritatea măsurilor într-un test independent. Cât de valoroasă este capacitatea de a face previziuni cu un nivel atât de ridicat de acuratețe?

Situația din Texas a arătat costul previziunilor inexacte. Dacă un retailer se confruntă cu o pierdere potențială de jumătate de miliard de dolari, atunci previziunile noastre — care sunt cu 20% până la 40% mai precise decât cele ale concurenților — ar putea salva conservator peste 100 de milioane de dolari. Acesta este un scenariu extrem, dar abordarea noastră granulară înseamnă că clienții noștri ies învingători pe tot parcursul anului, chiar și fără o volatilitate extremă.

De exemplu, sprijinim un furnizor din Europa, atât pentru clienții comerciali, cât și pentru cei industriali. Ei au încercat timp de ani să primească notificări proactive atunci când clienții lor urmau să ia anumite acțiuni — atunci când urmau să crească sau să scadă puterea — dar nu au reușit. Am reușit să previzionăm pentru ei la intervale de 15 minute pentru fiecare dintre clienții lor comerciali și industriali, permițându-le să anticipeze schimbările de încărcătură și să ia decizii de cumpărare mai inteligente la un nivel foarte granular — și acest lucru înseamnă că ei pot economisi bani semnificativi.

Ce este viitorul științei datelor și al învățării automate în acest sector?

După cum am menționat, ne ocupăm de cantități foarte mari de date. Pe măsură ce obținem mai multe date și mai granulare, vom putea deduce și infera mai multe informații — și pe măsură ce puterea calculatorului crește, vom putea procesa aceste date mai rapid pentru a oferi insight-uri puternice. Principiile matematice nu se schimbă, dar capacitatea noastră crescândă de a aplica matematica complexă la scară va face aceste capacități din ce în ce mai eficiente, mai impactante și mai accesibile în următorii ani. În cele din urmă, acest lucru va sprijini impulsul către o rețea decarbonizată.

Mulțumim pentru acest interviu minunat; cititorii care doresc să afle mai multe sunt invitați să viziteze Innowatts.