Vikhyat Chaudhry, CTO, COO și Co-Fondator al Buzz Solutions: O conversație de întoarcere

Vikhyat Chaudhry, CTO, COO și Co-Fondator al Buzz Solutions, conduce dezvoltarea tehnologică și operațiunile companiei, care aplică inteligența artificială, viziunea mașinilor și analiza predictivă pentru inspecția și întreținerea infrastructurii energetice critice. El a co-fondat Buzz Solutions în 2017, după ce a dezvoltat experiență în știința datelor, învățarea mașinilor, sisteme înglobate, viziunea calculatorului și tehnologii autonome. Înainte de a se concentra pe companie cu normă întreagă, Chaudhry a lucrat ca om de știință al datelor la Cisco, a dezvoltat sisteme bazate pe învățarea mașinilor și senzori la Altitude Co. și a efectuat cercetări la Universitatea Stanford, care implică drone autonome, detectarea vitezei vântului și viziunea calculatorului pentru fermele eoliene. Cercetările sale anterioare la Organizația de Cercetare și Dezvoltare a Apărării din India au explorat prognozarea alunecărilor de teren folosind simulări și software de teledetecție, oferindu-i o bază tehnică care acoperă riscurile infrastructurii, analiza geospațială și inteligența artificială aplicată. Buzz Solutions îl identifică în prezent ca co-fondator, CTO și COO.

Buzz Solutions dezvoltă software de inteligență vizuală destinat să ajute companiile energetice să inspecteze, să întrețină și să securizeze infrastructura de transmisie, distribuție, substații și generare. Platforma PowerAI analizează imagini colectate prin drone, elicoptere, avioane cu aripi fixe și inspecții la sol, transformând datele vizuale în diagnostice care ajută utilitățile să identifice defectele, să evalueze starea activelor, să prioritizeze reparațiile și să integreze constatările în sistemele geografice informaționale existente, sistemele de gestionare a activelor și fluxurile de lucru. Compania poziționează tehnologia sa ca o modalitate de a detecta riscurile infrastructurii mai devreme, de a reduce munca manuală necesară pentru a analiza imagini de inspecție și de a reduce probabilitatea eșuarilor de echipamente care contribuie la întreruperi, opriri sau incendii. Buzz Solutions oferă, de asemenea, instrumente pentru monitorizarea și securizarea substațiilor, reflectând obiectivul său mai larg de a ajuta utilitățile să construiască operațiuni de rețea mai sigure, mai rezistente și mai bazate pe date.

Când v-am intervievat în 2024, conversația noastră s-a axat pe utilizarea inteligenței artificiale pentru a muta utilitățile de la inspecții manuale la întreținere predictivă. Ce s-a schimbat cel mai mult în ultimii doi ani, atât în sectorul energetic, cât și în gândirea dvs., care v-a determinat să scrieți Powering Intelligence și să prezentați electricitatea ca o posibilă constrângere a viitorului inteligenței artificiale?

Când am vorbit ultima dată, conversația noastră s-a axat în principal pe biroul din spate al rețelei, mutând utilitățile de la inspecții manuale către întreținere predictivă. Aceeași muncă continuă. Dar ceva s-a schimbat sub noi toți în ultimii doi ani, și s-a schimbat mai repede decât oricine din lumea mea s-ar fi așteptat. Atunci, inteligența artificială era o poveste de cerere pe care o discutam în abstract. Acum se prezintă sub forma unor numere mari de creștere a sarcinii pentru utilități. Am început să aud același lucru de la oameni pe care i-am cunoscut de-a lungul anilor în această industrie: solicitări de interconectare pentru sarcini care ar fi fost de neimaginat cu câțiva ani în urmă, facilități individuale care solicită puterea unui oraș mic și o solicită într-un termen care nu are nimic de-a face cu modul în care rețeaua este realmente construită. A fost momentul în care a devenit clar pentru mine. Ne petrecem toată energia dezbătând cât de capabile vor fi aceste modele și aproape deloc pe întrebarea plictisitoare fizică dacă putem să le alimentăm. Am scris Powering Intelligence pentru că am căutat cartea care conecta aceste două lumi și nu a existat. Toată lumea scria despre modelele de inteligență artificială. Aproape nimeni nu scria despre electronii necesari pentru ele. Și eram într-un loc ciudat, suficient de aproape de partea inteligenței artificiale pentru a înțelege ambiția, și suficient de aproape de rețea pentru a ști exact cât durează o linie de transmisie nouă și dezvoltarea unei centrale electrice. Decalajul dintre aceste două ceasuri este întreaga poveste, și am vrut să o pun într-un singur loc.

Argumentați că industria inteligenței artificiale se extinde în luni, în timp ce rețeaua electrică se schimbă în decenii. Unde se află cel mai imediat blocaj în prezent: generarea de electricitate, capacitatea de transmisie, substații, transformatoare, cozi de interconectare, autorizări sau disponibilitatea lucrătorilor calificați?

Cred că există multiple blocaje aici, și răspunsul este că toate sunt împletite. Dar dacă trebuie să indic spre nodul cel mai strâns în acest moment, este relativ mai puțin despre generarea electronilor și mai mult despre livrarea lor: transmisia și procesul de interconectare, cu transformatoare și alte echipamente electrice ca piese fizice care leagă totul. Iată ce oamenii adesea subestimează. Poți anunța o centrală electrică și un centru de date într-un comunicat de presă. Nu poți anunța un transformator electric mare în existență, unele dintre acestea au timpi de livrare măsurați în ani, și multe dintre ele nu sunt construite în țară. Așadar, chiar și atunci când voința și capitalul există, lovești un zid de lanț de aprovizionare pentru componente. Apoi, stratificat deasupra, este coada de interconectare, care în multe regiuni este o coadă de mai mulți ani doar pentru a fi studiată. Și sub totul este problema forței de muncă pentru industria energetică. Oamenii care știu realmente cum să construiască și să întrețină aceste echipamente se pensionează mai repede decât îi înlocuim.

Deci, nu este un singur blocaj. Este că piesele fizice lente, transformatoarele, coridoarele de transmisie, linieiștii instruiți, sunt exact cele pe care nu le poți accelera cu software sau bani singur. Acesta este ceea ce face ca această problemă să fie dificilă.

Centrele de date cu inteligență artificială pot introduce sarcini enorme și foarte concentrate în zone ale căror rețele nu au fost proiectate pentru acest nivel de cerere. Cum se deosebesc aceste facilități de sarcinile industriale mari pe care utilitățile le-au gestionat istoric, și care sunt noile riscuri pe care le creează pentru planificarea capacității și fiabilității?

Utilitățile au gestionat sarcini mari de-a lungul secolului. O fabrică de oțel, o topitorie de aluminiu, o fabrică de automobile, acestea sunt sarcini enorme, și planificatorii rețelei știu cum să gândească despre ele. Așadar, instinctul este să tratezi un centru de date ca pe un alt client mare. Cred că acest instinct este greșit, și diferențele sunt ceea ce creează noul risc.

Trei lucruri ies în evidență pentru mine. Primul este concentrarea și viteza. O sarcină industrială tradițională obișnuia să crească alături de rețea în acea regiune de-a lungul deceniilor. Aceste facilități vor să aterizeze uriașe, dintr-odată, în locuri ale căror rețele locale nu au fost niciodată planificate în jurul lor. Al doilea este profilul sarcinii. Multe dintre acestea nu sunt sarcini netede, ele pot crește dur și rapid în moduri care stresază echipamentul diferit decât o fabrică care rulează un proces stabil. Al treilea, și acesta este cel care îi îngrijorează pe planificatori, este speculația, pe care știu că o veți întreba în următoarea întrebare.

Riscul pe care îl creează este că utilitățile sunt solicitate să planifice în jurul unei cereri care se comportă diferit decât orice în modelele lor istorice, și să angajeze capital și infrastructură pe termenul inteligenței artificiale, și nu pe termenul rețelei. Când ipotezele dvs. de planificare sunt construite pe o sută de ani de un anumit tip de sarcină și noua sarcină sparge aceste ipoteze, planificarea fiabilității devine cu adevărat mai dificilă. Acesta nu este un motiv pentru a spune nu. Este un motiv pentru a planifica diferit.

Utilitățile primesc solicitări ambițioase de putere de la dezvoltatorii de centre de date, dar nu toate facilitățile propuse vor fi necesarmente finalizate. Cum pot utilitățile să distingă cererea angajată de solicitările speculative și să evite construirea de infrastructură costisitoare pentru proiecte care sosesc târziu sau nu se materializează niciodată?

Acesta este unul dintre cele mai importante întrebări operaționale în acest spațiu, și sunt bucuros că ați întrebat-o direct, pentru că nu primește suficientă atenție lângă subiectele mai spectaculoase.

Un dezvoltator poate depune solicitări de interconectare pentru același proiect în mai multe teritorii deodată, cumpărând cine poate livra puterea cel mai repede. Unele dintre aceste proiecte sunt reale și finanțate. Unele sunt opțiuni, locuri deținute și o modalitate de a ține un loc în linie. Unele dintre acestea sunt numite “sarcini fantomă” care nu vor apărea niciodată. Dacă o utilitate tratează fiecare solicitare ca fiind reală și începe să construiască generare și transmisie pentru toate, riscă să sacrifice costuri uriașe, infrastructură construită pentru un centru de date care sosește cu ani mai târziu sau nu sosește deloc. Și ghiciți cine va plăti pentru activele abandonate, ratepayerii existenți. Pe de altă parte, dacă utilitățile construiesc mai puțin, atunci riscă să nu poată îndeplini cererile sarcinii care vine, ceea ce poate duce la probleme de fiabilitate pe rețea.

Calea de a ieși din această situație este să faceți speculația scumpă și angajamentul ieftin. Acest lucru înseamnă să aveți depozite reale, angajamente etapizate legate de milele de construcție, termene contractuale care pun riscul pe partea care face solicitarea, și nu pe baza de ratepay. Unele jurisdicții încep să se miște în această direcție. Principiul la care mă întorc mereu este simplu: entitatea care solicită puterea ar trebui să suporte riscul ca puterea să nu fie necesară. În prezent, prea des, acel risc ajunge să cadă pe altcineva.

Cine ar trebui să plătească în cele din urmă pentru generarea, transmisia și modernizarea substațiilor necesare pentru centrele de date cu inteligență artificială? Care structuri de tarife sau garanții contractuale ar putea preveni ca gospodăriile și afacerile existente să subvenționeze infrastructura construită în primul rând pentru companiile de tehnologie de tip hyperscale?

Acesta este întrebarea care va defini politica următorului deceniu al rețelei, și nu cred că are un răspuns pur tehnic. Cred că este vorba de corectitudine. Părerea mea sinceră este că costul ar trebui să stea, pe cât posibil, cu sarcina care îl cauzează. Dacă o facilitate a unui hyperscaler necesită o substație nouă și o actualizare a transmisiei, facilitarea ar trebui să plătească pentru ceea ce declanșează, și nu ratepayerul de pe strada din spate, a cărui factură crește în mod tacit pentru a acoperi. Acesta sună ca un lucru evident, dar modul în care au funcționat istoric structurile de tarife, o sarcină mare nouă a fost adesea socializată pe întreaga bază de clienți, ceea ce a avut sens atunci când noua sarcină era o fabrică care angaja orașul. Acesta are mult mai puțin sens atunci când beneficiarul este una dintre cele mai valoroase companii din lume.

Instrumentele există. Tarife pentru sarcini mari, concepute special pentru această clasă de client. Contracte de preluare minimă, astfel încât un centru de date să nu poată obține infrastructură construită și apoi să plece. Angajamente pe termen lung care se potrivesc cu viața activelor care sunt construite. Ceea ce contează este că regulatorii și utilitățile să le folosească cu adevărat, și să le folosească înainte de a construi, și nu după. Pentru că odată ce betonul este turnat și costul este în baza de tarife, este foarte greu să recuperați. Scriu despre acest lucru în cartea mea, pentru că cred că este unul dintre locurile în care obținerea ușor greșită a stimulentelor ar putea submina în mod tacit încrederea publică în ambele utilități și industria inteligenței artificiale.

Centrele de date cu inteligență artificială pot deveni active flexibile ale rețelei, mai degrabă decât surse inflexibile de cerere, prin schimbarea sarcinii de lucru, răspunsul la cerere, baterii, stocarea termică, generarea pe loc sau alte tehnologii? Care sarcini de lucru cu inteligență artificială pot fi mutate realistic în diferite ore sau locații fără a compromite performanța?

Da, și cred că acesta este unul dintre conceptele mai optimiste din acest subiect, așa că vreau să fiu atent să nu exagerez, pentru că flexibilitatea este reală, dar nu este nelimitată. Începeți cu distincția care contează: nu toată computația inteligenței artificiale este la fel. Există inferență, care este computația după ce aceste modele mari sunt antrenate (modelele live), și întrebați un model o întrebare și aveți nevoie de un răspuns acum. Acesta este sensibil la întârziere și greu de mutat. Și apoi există antrenament, sarcinile masive de tip batch care construiesc modelele. Antrenamentul este mult mai flexibil. Nu îi păsa dacă rulează la 14:00 sau la 2:00, sau în acest stat sau în acela, atâta timp cât este finalizat. Această flexibilitate este deschiderea. Dacă o parte mare a sarcinii unui centru de date poate fi mutată în timp, atunci poate să se aplece spre orele în care rețeaua are putere curată în surplus și să se retragă atunci când sistemul este solicitat.

Acum, adăugați baterii, stocare termică și generare pe loc, și o facilitate care pare a fi un bloc rigid de cerere poate să înceapă să se comporte ca o resursă care ajută cu adevărat la echilibrarea rețelei, absorbând puterea solară în exces în mijlocul zilei, trecând prin vârfuri pe energie stocată. Cava este că acest lucru necesită operatorul să fie dispus cu adevărat să coopereze, și necesită structuri de tarife care să-i răsplătească pentru aceasta. Partea tehnică este ușoară, dar proiectarea stimulentelor este partea grea. Dar un world în care centrele de date sunt parteneri flexibili ai rețelei, mai degrabă decât adversari ai acesteia, este cu adevărat posibil, și este mult mai bun decât alternativa.

Care combinație de surse de energie poate să îndeplinească realistic cererile de electricitate ale inteligenței artificiale în următorul deceniu? Cum vedeți sursele regenerabile și stocarea, gazele naturale, energia nucleară convențională, reactoarele modulare mici și energia geotermală încadrându-se în această combinație?

Voi da răspunsul pe care oamenii nu îl iubesc, care este că este vorba de toate, și oricine vă vinde o soluție unică este înșelător. Sursele regenerabile și stocarea sunt cea mai rapidă tehnologie pe care o putem dezvolta; solarul plus bateriile pot fi construite în termene care par aproape rezonabile în comparație cu tot restul, și această viteză contează enorm atunci când cererea crește atât de repede. Acesta este calul de lucru pentru perioada imediat următoare. Într-adevăr, mulți clienți utilitari ai Buzz (Dominion, Ameren, AEP, NYPA, Southern și alții) sunt în continuare crescând amprenta lor solară pentru a satisface cererile centrelor de date. Dar sursele regenerabile sunt variabile, și aceste sarcini rulează non-stop, ceea ce face ca stocarea să facă o mare parte din munca grea în această propoziție, și de ce puterea fermă contează încă. Gazele naturale vor face parte din puntea de legătură, indiferent dacă oamenii agreează sau nu, pur și simplu pentru că este dispatchabilă și este aici. Energia nucleară este fascinantă în acest moment, urmărim centrale care erau pe cale de a fi retrase și primesc o a doua șansă, în special pentru că un centru de date va semna un contract pe termen lung pentru producția lor, ceea ce aproape nimeni nu a prezis. Reactoarele modulare mici și energia geotermală sunt jocurile pe termen lung, și încerc să fiu disciplinat cu privire la termene, ele sunt o parte semnificativă a poveștii în a doua jumătate a deceniului și dincolo, nu lucrul care vă salvează în 2027.

Deci, amestecul real este unul stratificat: surse regenerabile și stocare care poartă creșterea, gaze care acoperă decalajul de putere fermă, energia nucleară existentă prelungită și nou apreciată, și sursele de generație următoare care vin online pe măsură ce se maturizează. Greșeala este puritatea ideologică în orice direcție, pentru că rețeaua nu se preocupă de preferințele noastre. Se preocupă de kilowatt-ore livrate în mod fiabil și la timp.

Una dintre ideile centrale din cartea dvs. este că aceeași industrie a inteligenței artificiale care pune presiune pe rețea ar putea oferi, de asemenea, uneltele necesare pentru a o moderniza. Unde poate inteligența artificială să creeze cele mai mari câștiguri pe termen scurt: prognozarea sarcinii, întreținerea predictivă, optimizarea transmisiei, gestionarea vegetației, restaurarea întreruperilor, gemenele digitale sau controalele autonome ale rețelei?

Acesta este inima cărții, și, sincer, partea pe care o găsesc cea mai plină de speranță, aceeași industrie care pune presiune pe rețea ne oferă cele mai bune unelte pe care le-am avut vreodată pentru a o repara. Dacă aș clasifica după unde plata este reală astăzi, mai degrabă decât într-o prezentare, aș pune-o aici.

Întreținerea predictivă, monitorizarea și inspecția continuă, pentru că acolo am petrecut Buzz ani, și am văzut-o funcționând. Utilizând viziunea calculatorului și inteligența artificială vizuală pentru a găsi componentele defecte înainte de a eșua, izolatorul crăpat, transformatorul supraîncălzit, cârligul ruginit, aceasta nu este speculativă, este implementată și salvează bani și preveni întreruperi reale în acest moment. Lângă aceasta, aș pune prognozarea sarcinii și răspunsul la cerere, pentru că întreaga problemă a centrelor de date devine mai gestionabilă dacă puteți prognoza cererea cu mai multă precizie, în loc de a planifica în orb. Apoi, optimizarea transmisiei, stoarcerea mai multă capacitate din firele pe care le aveți deja, ceea ce contează enorm, având în vedere cât de lent este să construiți altele noi. Gestionarea vegetației și restaurarea întreruperilor sunt aproape, deoarece ambele sunt domenii în care inteligența artificială ia ceva lent și manual și îl face rapid și eficient, oferind în același timp suficiente informații și conștientizare situatională pentru a oferi reziliență rețelei pentru a preveni incidente, cum ar fi incendii, daune cauzate de furtuni și întreruperi de curent.

Gemenele digitale și controalele autonome ale rețelei sunt orizontul mai îndepărtat, vin și sunt puternice, dar poartă întrebări de încredere și siguranță pe care suspectez că le veți pune în următoarea întrebare. Așa că, pe termen scurt, clasificarea mea sinceră începe cu lucrurile ne-glamuroase: vedea rețeaua mai bine, prognoza comportamentul său mai bine, și obțineți mai mult din ceea ce este deja în pământ, făcând, de asemenea, sistemul de rețea mai conștient. Acesta este locul în care inteligența artificială se plătește mai întâi.

Când ați discutat anterior despre relierea Buzz Solutions pe date reale ale utilităților și revizuirea în buclă umană. Pe măsură ce sistemele de putere devin mai autonome, care decizii ar putea fi delegate în siguranță inteligenței artificiale, și unde trebuie judecata umană să rămână obligatorie? Cum ar trebui utilitățile să se pregătească pentru decizii ale modelului opac, atacuri cibernetice sau eșecuri care ar putea propaga peste infrastructura critică?

Când am vorbit ultima dată, am descris abordarea noastră ca fiind în buclă umană, experți în domeniu care oferă feedback modelelor de inteligență artificială pentru orice sub pragul de încredere sau predicții proaste, și vreau să încep de aici, pentru că viziunea mea asupra acestui lucru nu s-a înmuiat, s-a întărit.

Inteligența artificială este extraordinară la sarcinile de percepție și recomandări, uitați-vă la toate aceste date, găsiți anomalia, marcați riscul, clasificați ceea ce necesită atenție. Delegarea acestor sarcini este nu numai sigură, dar și mai bună decât ceea ce oamenii pot face singuri la această scară. Unde devin mult mai prudent este acolo unde acțiunea consecventă asupra infrastructurii critice și proiectelor de misiune critică necesită o persoană (expert în domeniu) responsabilă, nu pentru că modelul este necesar mai prost în cazul mediu, ci pentru că infrastructura critică este exact locul în care cazul catastrofal rar este tot jocul.

Deci, pregătirea este triplă. Primul, păstrați oamenii în mod semnificativ în buclă pentru deciziile consecvente, nu ca o ștampilă, ci cu autoritate reală pentru a anula. Al doilea, insistați pe explicabilitate pentru orice care atinge operațiuni critice, dacă nu puteți înțelege de ce modelul a făcut ceea ce a făcut, nu puteți fi responsabil pentru aceasta, și “inteligența artificială a decis” nu este un răspuns acceptabil atunci când luminile se sting. Al treilea, și acesta este cel pe care cred că industria este periculoasă în urmă, tratați aceste sisteme autonome ca o suprafață de atac extinsă de la început. Cu cât lăsăm software-ul să ruleze rețeaua, cu atât rețeaua moștenește vulnerabilitățile software-ului. Un atac cibernetic asupra unui sistem de control autonom nu este o scurgere de date, este un eveniment fizic. Trebuie să proiectați pentru această realitate înainte de a deveni complet autonom, nu după. Vestea bună este că utilitățile iau în prezent securitatea datelor, securitatea informațiilor și guvernanța inteligenței artificiale foarte în serios și au început, de asemenea, să înființeze consilii de guvernanță a inteligenței artificiale și a datelor în cadrul organizațiilor lor. Noi, la Buzz, am publicat cărți de joc pentru securitatea cibernetică și guvernanța inteligenței artificiale pentru industrie, pentru a învăța despre implementările de succes ale sistemelor de inteligență artificială în siguranță și la scară.

Privind în următorii cinci ani, ce va diferenția țările și regiunile capabile să susțină extinderea continuă a inteligenței artificiale de la cele limitate de disponibilitatea electricității? Ce ar arăta o strategie de succes pentru alinierea dezvoltării inteligenței artificiale cu modernizarea rețelei până în 2031?

Cred că, peste cinci ani, vom privi înapoi și vom realiza că constrângerea inteligenței artificiale nu a fost niciodată cipul sau talentele. Acestea se pot muta ușor în jurul globului. Lucrul care nu se putea muta, lucrul care a decis cu adevărat cine a câștigat, a fost puterea și infrastructura. Electricitatea devine resursa strategică a epocii inteligenței artificiale, la fel cum petrolul a fost pentru secolul trecut, și nu cred că este o exagerare; cred că devine doar vizibil.

Regiunile care vor avansa vor fi cele care au tratat capacitatea rețelei ca pe un activ competitiv și au început să construiască și să reformeze devreme, locurile care au simplificat interconectarea, care au modernizat autorizarea fără a renunța la gardienii care contează, care au investit în transmisie înainte ca cererea să apară pe deplin, și nu s-au grăbit după. Cele care vor rămâne în urmă nu vor lipsi de ambiție sau capital. Vor avea anunțurile centrelor de date și investițiile, și pur și simplu nu vor putea livra electronii, și proiectele vor merge undeva unde pot.

O strategie de succes până în 2031 arată ca cele două ceasuri (la care mă refer în cartea mea) care în sfârșit lucrează împreună, în loc de a lucra unul împotriva celuilalt. Acesta înseamnă alinierea vitezei ambiției inteligenței artificiale cu realitatea termenelor de infrastructură energetică, utilizând inteligența artificială pentru a obține mai mult din rețeaua pe care o aveți, în timp ce construiți rețeaua de care aveți nevoie, obținând alocarea costurilor corecte, astfel încât sentimentul public cu privire la accesibilitatea puterii să nu devină extrem de negativ, și luând problema forței de muncă suficient de serios pentru a antrena cu adevărat următoarea generație de oameni care construiesc și rulează acest sistem. Niciuna dintre acestea nu este o problemă de tehnologie; acestea sunt probleme de coordonare și voință. În opinia mea, vestea bună este că acestea sunt probleme pe care știm cum să le rezolvăm; ar necesita doar ca industria tehnologiei, industria energetică și factorii de decizie și regulatorii să stea jos împreună și să aibă conversația relevantă.

Mulțumim pentru interviul minunat, cititorilor care doresc să afle mai multe, ar trebui să viziteze Buzz Solutions sau să citească cartea sa: Powering Intelligence: De ce viitorul inteligenței artificiale depinde de rețeaua electrică.