Крис Нильсен, Основатель и Генеральный Директор Levatas – Интервью

Крис Нильсен является Основателем и Генеральным Директором Levatas. Levatas создает комплексные решения на основе искусственного интеллекта, моделей машинного обучения и систем с человеческим участником, которые revolutionизируют процесс визуального контроля в бизнесе.

Levatas и ее запатентованная технология машинного обучения, Когнитивная Платформа Контроля, полностью автоматизируют программы индустриального контроля для ведущих мировых клиентов. Когнитивная Платформа Контроля интегрируется с передовыми роботами, камерами и беспилотниками, а также с предварительно обученными или индивидуально разработанными моделями контроля машинного обучения для обеспечения комплексной автоматизации индустриального контроля.

Расположенная в Южной Флориде, Levatas обслуживает как региональный, так и глобальный рынок, работая с ведущими клиентами, такими как BMW, AB InBev, Dow Chemical, Boston Dynamics, Praxair, Johnson Controls, NextEra Energy (NEE ) /FPL, Ryder, Royal Caribbean, PGA of America, Carrier, G4S, HSBC и многие другие.

Можете ли вы рассказать о истории создания Levatas и как она возникла после того, как вы потеряли работу в компании по разработке программного обеспечения?

В 2006 году я работал в отделе продаж компании, занимающейся разработкой программного обеспечения для крупных телекоммуникационных компаний. Во время работы над проектами я разработал процесс создания макетов программного обеспечения, который помог мне заключить больше сделок. Однако компания столкнулась с трудностями, и в том же году меня уволили вместе с многими членами команды.

После этого опыта я взял свои базовые навыки цифрового дизайна и предпринимательский настрой и начал предлагать услуги по разработке программного обеспечения и дизайна местным бизнесам в Южной Флориде. Затем все начало набирать обороты. Один небольшой клиент порекомендовал меня среднему клиенту, и мои новые счета начали расти. По мере того, как рекомендации от удовлетворенных клиентов продолжали поступать, мне пришлось начать нанимать профессионалов для разработки, чтобы идти в ногу с ростом бизнеса и нашим расширением в области цифрового дизайна. Мы быстро стали компанией, занимающейся всем, от создания веб-сайтов до платформ электронной коммерции, интеграции программного обеспечения и даже цифрового маркетинга.

Levatas изначально была общей цифровой агентством, можете ли вы рассказать, как она затем перешла к искусственному интеллекту?

Хотя общий подход агентства был хорош для роста доходов, мы поняли, что будет трудно поддерживать качество и последовательность по мере расширения спектра услуг. Мы решили сузить наш фокус, перейдя от услуг по дизайну и разработке к сосредоточению исключительно на решениях и продуктах на основе искусственного интеллекта и машинного обучения.

Хотя это может показаться большим скачком – от цифровой агентства, предоставляющей консультационные услуги, к разработке комплексного программного обеспечения для машинного обучения – это был естественный и органический переход.

Мы работали с некоторыми из крупнейших компаний мира, создавая индивидуальные цифровые решения на основе их данных и систем. Мы заметили явные и постоянные технологические пробелы, которые, на наш взгляд, представляли собой возможности рынка. В конечном итоге мы решили создать решения и продукты для заполнения этих пробелов, и в 2020 году Levatas официально перешла от профессиональных услуг и консалтинга к разработке программного обеспечения на основе искусственного интеллекта и машинного обучения. Это был правильный шаг.

Какой был ключевой момент, когда было решено, что Levatas будет фокусироваться на машинном восприятии с использованием как обработки естественного языка, так и компьютерного зрения, а не быть общей компанией по искусственному интеллекту?

Как не технический основатель передовой технологической компании, я научился хорошо слушать невероятно умных людей в команде Levatas. Это был мой бизнес-партнер и технический директор, Даниэль Брюс, который установил видение для Levatas сосредоточиться на решениях компьютерного зрения. Затем он уточнил это видение дальше в “автоматизацию индустриального контроля”.

Моя первая мысль была о том, что это будет слишком узкая ниша, и что мы, возможно, не найдем достаточно клиентов, чтобы достичь наших бизнес-целей. Я не мог быть более ошибочным. Оказалось, что это целый рынок сам по себе, полный огромных глобальных корпоративных клиентов, которым нужны именно те решения, которые мы создаем.

Что еще более важно, есть быстро растущая область производителей передовых устройств для сбора данных – а именно роботов, беспилотников, камер, датчиков IoT и т. д. – также ищущих решения, которые мы создаем в Levatas. Этот поворот компании произошел в два относительно отдельных этапа за последние 5-6 лет. Первый этап увидел наш переход от общих консультантов по цифровой трансформации к специализации в области искусственного интеллекта и машинного обучения (все еще как консультанты). Последний этап нашей эволюции увидел наш переход из профессиональных услуг в новую модель разработки программного обеспечения, которая является тем, кем мы являемся сегодня.

Levatas сотрудничает с одной из самых интересных компаний в области робототехники – Boston Dynamics. Можете ли вы поделиться некоторыми подробностями о этом партнерстве?

Честно говоря, трудно для меня говорить о нашем партнерстве с Boston Dynamics, не звуча как полный фанат. [смеется] То же самое можно сказать о работе с людьми и роботами Spot от Boston Dynamics – это было одним из самых лично и профессионально полезных вещей, которые я когда-либо делал. Моя команда чувствует то же самое.

Не только они создают самые передовые и способные мобильные роботы в мире, но они также просто замечательные люди для работы. Самое главное, что роботы Spot поставляются “из коробки” с ведущими рыночными спортивными и физическими возможностями. Что им все еще нужно, однако, – это “обучение на работе”, позволяющее им понять свою среду с точки зрения когнитивной интеллекта. Вот где вступает в силу Levatas.

Наши модели индустриального контроля и Когнитивная Платформа Контроля позволяют роботам Spot контролировать критические элементы объектов наших клиентов, позволяя им понимать, что они видят, и как реагировать на основе результатов. Хотя роботы Spot способны на многое, мы обычно находимся в ситуации, когда развертываем их в случаях безопасности, безопасности и профилактического обслуживания. Эти случаи не специфичны для какой-либо одной отрасли, но мы видим большой спрос в области электроэнергетики, нефти и газа, а также в производстве вместе с Boston Dynamics.

Почему чтение аналоговых манометров является такой болью для производителей?

Вы не подумали бы, что чтение аналоговых манометров – это особенно интересная область для инноваций. Но для профессионалов, которые отвечают за эксплуатацию, обслуживание и обеспечение выходов этих объектов, это большое дело.

Определенный промышленный объект может иметь тысячи аналоговых манометров, которые контролируют различные промышленные оборудования. Сейчас персонал должен постоянно контролировать эти манометры (вручную), чтобы обеспечить бесперебойную работу объекта и продуктивность. Хотя цифровые манометры доступны, многие объекты работают с устаревшим оборудованием, предназначенным для работы в течение десятилетий. Сенсоризация тысяч единиц оборудования может стоить миллионы долларов. Это также очень дорого иметь невероятно умных и способных людей, которые тратят свои дни на ручное чтение и отчетность о этих аналоговых манометрах. Не только ручной контроль очень неэффективен, но он также легко может отстать из-за нехватки рабочей силы и более насущных задач по обслуживанию. И если оборудование выходит из строя, потому что оно не проверяется так регулярно, это может привести к еще более дорогостоящим проблемам.

Напротив, мобильный робот может проходить по объекту по расписанию, проводя те же контроли автономно с помощью программного обеспечения Levatas. Развертывание робота вводит новый уровень последовательности, надежности и точности с этим типом сбора данных. Это также освобождает человеческих сотрудников, чтобы они могли тратить свое время на более ценные задачи для бизнеса – делать работу, которую может выполнять только человек.

Как Levatas решает эту проблему с помощью автономных технологий?

Просто говоря: промышленное решение, требующее ручного человеческого участия, предлагает мало или совсем не предлагает ROI. Наши клиенты не купят это. Поэтому все наши партнеры по оборудованию предоставляют решения с полной автономией. Их устройства создают маршруты контроля, запускают модели контроля и возвращаются к своим источникам питания для зарядки – все по кругу.

Человеческие работники будут все еще следить за этими автоматизированными решениями, чтобы убедиться, что они работают так, как предполагалось. Как и любой младший сотрудник, который проходит обучение, искусственный интеллект еще не достаточно точен, чтобы сделать идеальный анализ и принять решение каждый раз. Мы проектируем нашу технологию так, чтобы она распознавала, когда ей необходимо привлечь человека в процесс, чтобы помочь принять правильное решение. В нашей области это называется “человек в цикле” рабочим процессом, и это часть платформы Levatas. В целом, цель состоит в том, чтобы последовательно уменьшать время, которое люди тратят на задачи, связанные с мониторингом, при этом обеспечивая, чтобы человеческие работники были осведомлены и всегда имели возможность принимать решения.

Какие еще есть случаи использования Levatas?

Помимо обнаружения и чтения аналоговых манометров, мы также предоставляем обнаружение тепловых аномалий, обнаружение человека, избежание столкновений роботов, контроль соблюдения требований безопасности и многочисленные возможности контроля на основе машинного обучения по обнаружению изменений. Когда наши клиенты имеют потребности, которые еще не удовлетворены нашими существующими “готовыми” моделями контроля, у нас есть команда, которая работает с клиентом, чтобы разработать индивидуальные решения.

Хотя мы рады работать с роботами Spot, автоматизированные решения контроля от Levatas также развертываются на беспилотниках, сетях камер и могут быть интегрированы с любыми другими устройствами сбора данных – такими как промышленные IoT-сенсоры.

Можете ли вы рассказать о некоторых проблемах при запуске компании по искусственному интеллекту, не будучи супер-техническим и не зная, как кодировать?

Я всегда полагался на мою команду невероятно умных разработчиков, чтобы выполнить работу и направить нас по правильному пути с точки зрения технологической стратегии. Когда речь шла о фактическом запуске бизнеса, я думаю, что у меня был правильный микс “можно сделать” отношения, позитивного настроя и предпринимательского духа, который привел меня к первому шагу.

С момента того первого шага Levatas всегда была о команде и построении этого вместе. Коротко говоря, благодаря команде, которую я смог собрать вокруг себя в ранние дни (и до сих пор), моя личная техническая неспособность не была большим препятствием, когда мы росли бизнес.

Есть ли что-то еще, что вы хотели бы поделиться о Levatas?

Мы только что завершили наш раунд сбора средств в начале этого года, эффективно заправив наш “ракетный корабль” топливом. Наши решения находят подтверждение на рынке с нашими удивительными корпоративными клиентами, и наш пайплайн растет с каждым днем. Некоторые интересные новые объявления о клиентах будут опубликованы в течение следующих нескольких месяцев, и мы будем объявлять некоторые мировые премьеры функций продукта позже в этом году. Следите за нами!

Спасибо за отличное интервью, читателям, которые хотят узнать больше, следует посетить Levatas.