Кейтлин Альбертоли – Основатель Buzz Solutions – Интервью

Кейтлин Альбертоли – основатель Buzz Solutions, компании, специализирующейся на разработке систем обнаружения неисправностей и прогностической аналитики для осмотра линий электропередачи, что позволяет обеспечить значительную экономию средств за счет предотвращения обрывов линий, отключений электроэнергии и лесных пожаров, вызванных неисправной сетевой инфраструктурой.

Buzz Solutions была основана в рамках курса Stanford Launchpad в 2017 году. Не могли бы вы рассказать о ранних днях?

Мы создали Buzz Solutions, чтобы решить критическую проблему, возникшую в начале осмотра инфраструктуры электросетей. В это время компании, эксплуатирующие электросети, начали собирать больше визуальных данных для обеспечения тщательных и частых осмотров. С самого начала мы много времени потратили на изучение проблем электросетей, а также на понимание ближайших и долгосрочных целей их программ осмотра.

Учитывая, что каждая электросеть имеет свои собственные методы осмотра и рутинные процессы, стало ясно, что лучший вход в рынок – через высокоточные и гибкие алгоритмы, основанные на искусственном интеллекте. В первые два года нашей миссией было создание наиболее точных и легко переобучаемых алгоритмов на рынке, которые компании, эксплуатирующие электросети, могли бы внедрить напрямую в свои существующие системы. Мы запустили официальный продукт Buzz Solutions PowerAI на рынок электросетей в августе 2019 года.

Почему осмотр всех линий передачи и распределения электроэнергии является проблемой для традиционных ручных методов осмотра?

Поскольку электросети обязаны проводить более частые осмотры, объем собираемых данных увеличивается в геометрической прогрессии. Компании, эксплуатирующие электросети, собирают в 5-10 раз больше данных, чем ранее, часто собирая hundreds тысяч и миллионы изображений в год. Текущий процесс анализа этих данных осуществляется вручную линейными рабочими и техниками, что является очень трудоемким и не масштабируемым процессом. По мере того, как осмотры становятся более частыми, ручной процесс становится более дорогим, трудоемким и увеличивает риск отказа инфраструктуры из-за того, что данные не обрабатываются своевременно.

Какой тип визуальных данных собирается в поле?

В настоящее время изображения и видеопотоки собираются в поле с помощью беспилотных летательных аппаратов, вертолетов, самолетов и даже наземных средств сбора данных. Беспилотные летательные аппараты становятся более распространенным средством осмотра, поскольку они могут летать ближе к конструкциям и собирать изображения с различных углов, что невозможно с помощью пилотируемых самолетов. Беспилотные летательные аппараты могут собирать визуальные изображения различных электрических компонентов, конструкций электросетей, окружающей растительности и местоположений. Это позволяет провести более полный осмотр, чтобы электросеть могла лучше понять состояние каждого компонента инфраструктуры как для линий передачи, так и для подстанций.

Какой тип экономии средств достигается при анализе этих изображений с помощью искусственного интеллекта по сравнению с ручным анализом?

Анализ изображений с помощью искусственного интеллекта обеспечивает значительную экономию средств, которая увеличивается с течением времени. Искусственный интеллект обеспечивает прямую, первоначальную экономию средств в размере около 50% по сравнению с ручным анализом, и с течением времени эти экономии увеличиваются экспоненциально, поскольку искусственный интеллект отслеживает тенденции и становится более совершенным с течением времени. Это позволяет проводить более целенаправленные и информированные осмотры и обеспечивает линейным рабочим дополнительную экономию средств, предоставляя им лучшую информацию, чтобы они могли более четко и быстро спланировать путь к техническому обслуживанию.

Технология Buzz Solutions может выявить, что необходимо исправить, всего за несколько часов. Не могли бы вы рассказать об искусственном интеллекте, который используется для этого?

Алгоритмы машинного зрения PowerAI обучены обнаруживать конкретный список аномалий для инфраструктуры электросетей. Мы потратили два года на разработку этих алгоритмов с нуля и агрегировали различные наборы данных по географии и временным интервалам для обучения искусственного интеллекта выявлению этих неисправностей. У нас есть преимущество в том, что мы обучили наш искусственный интеллект реальными изображениями, а не “синтетическими” изображениями, и наша точность выявления и прогнозирования неисправностей оборудования или проблем значительно выше, чем средний показатель отрасли. Это означает, что электросети могут исправить проблемы гораздо быстрее и более эффективно.

Кроме того, наш искусственный интеллект использует обучение с участием человека, когда линейные рабочие и инженеры предоставляют данные обратно в искусственный интеллект, что позволяет модели стать более совершенной и персонализированной с течением времени. Полный список режимов отказов, которые алгоритмы PowerAI обнаруживают сегодня, был получен из наиболее важных потребностей, которые электросети выразили.

Не могли бы вы рассказать о системе прогностического анализа, которая используется, и о преимуществах, которые она предлагает?

Buzz отслеживает тенденции и неисправности активов электросетей с течением времени, что в конечном итоге помогает искусственному интеллекту и системам машинного обучения стать более сильными, персонализированными и эффективными. Это также побуждает системы получать информацию из этих тенденций и прогнозировать области, которые могут быть более склонны к потенциально более высоким уровням неисправностей, т. е. “горячим точкам”. Это то место, где真正щий потенциал системы прогностического анализа проявляется и позволяет электросетям иметь лучшее понимание того, где и когда их оборудование может выйти из строя.

Не могли бы вы рассказать о ваших планах также нацелиться на ветро- и солнечную энергетику?

На данный момент Buzz сосредоточился на том, чтобы стать наиболее точным и эффективным решением на основе искусственного интеллекта в области осмотра электросетей. Однако есть другие области инфраструктуры, включая возобновляемую энергетику, где аналитика осмотра необходима и очень ценна. Buzz планирует расширить свою деятельность за пределы области осмотра линий передачи и распределения, и мы сделаем объявления о некоторых из этих более конкретных планов расширения рынка, когда мы добавим новые случаи использования в наш портфель.

Как оптимизация электросетей помогает в борьбе с изменением климата?

Buzz Solutions помогает в усилиях, направленных на устойчивое развитие, и способствует решению некоторых из наиболее важных климатических проблем, с которыми мы сталкиваемся сегодня, обеспечивая снижение количества стихийных бедствий, вызванных неисправной сетевой инфраструктурой, снижение выбросов и повышение надежности электросетей. Наши системы обнаружения неисправностей на основе искусственного интеллекта снижают количество лесных пожаров, вызванных неисправным оборудованием, поскольку мы предупреждаем электросети о неисправностях и растительности, приближающейся к инфраструктуре.

Кроме того, наши системы выявляют общие области неисправностей (“горячие точки”). Предварительно определенные области “горячих точек” позволяют проводить целенаправленные осмотры, а не беспорядочно летать на вертолетах в течение сотен миль. Целенаправленные осмотры помогают электросетям снизить выбросы углекислого газа и способствуют прогностическим реакциям, а не реактивным действиям. Наша технология обеспечивает более устойчивую и стабильную электросеть, что позволяет эффективно интегрировать возобновляемые источники энергии в инфраструктуру электросетей.

Не могли бы вы рассказать о вашем общем видении цифровой трансформации электросетей?

Buzz Solutions находится на переднем крае цифровой трансформации процесса осмотра и технического обслуживания электросетей. Хотя сбор большего количества данных важен, еще более важно успешно управлять данными и получать из них полезную информацию. Именно здесь Buzz особенно ценен.

Не только наше решение PowerAI обеспечивает быструю информацию о текущем состоянии инфраструктуры, но также отслеживает эти данные и предупреждает электросеть о области, которая представляет наибольший риск для электросети. PowerAI позволяет проводить более быструю модернизацию компонентов и более эффективный путь к модернизации электросетей. Цифровая трансформация в отрасли обеспечила беспрепятственный сбор данных, но сила данных заключается в том, чтобы превратить сырые данные в связную картину и получить из этой информации конкретные знания.

Благодарим за отличное интервью. Читателям, которые хотят узнать больше, рекомендуется посетить Buzz Solutions.