Джош Вонг, Основатель и Генеральный Директор ThinkLabs AI – Интервью

Джош Вонг – Основатель и Генеральный Директор ThinkLabs AI. Ранее он работал в GE Vernova (GEV ) в качестве Генерального Менеджера, Оркестрации Сетей. Джош Вонг посещал Университет Ватерлоо.

ThinkLabs AI – это специализированная компания по разработке и развертыванию ИИ. Ее миссия – обеспечить критически важные отрасли и инфраструктуру надежным ИИ, направленным на достижение глобальной устойчивости энергетики. Компания разрабатывает свой флагманский продукт, ThinkLabs Copilot, цифрового помощника, который понимает реальный мир с помощью проприетарных физически-информированных цифровых двойников ИИ, предоставляющих основную модель для инженерных систем.

Расскажите нам больше о видении, стоящем за ThinkLabs AI, и о том, что вдохновило его создание?

Видение ThinkLabs – это надежная, устойчивая и доступная энергетическая инфраструктура, работающая на основе надежного ИИ. Мы понимаем, что сеть остается в центре энергетического перехода. Чтобы декарбонизировать, нам нужно электрифицировать. Чтобы электрифицировать, нам нужна сеть, и сеть действительно должна модернизироваться. Мы считаем, что пересечение электротехнической инженерии, ИИ и облачных вычислений – это решение.

Как ThinkLabs AI отличается от других стартапов ИИ в секторе управления сетью?

Сеть сложна, и настолько, что ИИ сам по себе не может научиться сложным потокам энергии и операционным процессам, существующим в сетевом пространстве. ThinkLabs объединяет богатую историю и уверенность традиционной инженерии электрических сетей с ИИ, как надежным физически-информированным ИИ, для уверенности в масштабируемом, автоматизированном выводе и поддержке принятия решений для критически важной инфраструктуры. Это также требует не только технологий, но и опытной команды, которая понимает нюансы сети и то, как думают коммунальные предприятия и регулирующие органы. Наша команда приходит из электрической сети с доказанной репутацией, включая основателя Джоша Вонга, который продал свою предыдущую компанию Opus One Solutions компании GE, и стоит на пересечении инженерии, ИИ и облачных вычислений.

Какие конкретные проблемы в управлении сетью решает ThinkLabs AI?

Автоматизированная аналитика и рекомендации для реального времени осведомленности о ситуации по всей сети, крупномасштабные симуляции и непрерывное обучение и рекомендации для смягчения ограничений сети и оптимизации производительности сети. Конкретные функциональные области включают:

1. Проникновение – оценка состояния сети в реальном времени, обнаружение перегрузок, нарушений напряжения и того, как фактически используются капитальные активы.
2. Решения – оптимальные рекомендации по отправке, включая переключение, сетевые устройства и DER, для облегчения перегрузок, смягчения подключений DER, снижения потерь, восстановления отключений и т. д.
3. Валидация модели – проверка и исправление наборов данных коммунальных предприятий для моделей сети, экономия операционных расходов и повышение уверенности операторов в эксплуатации сети.
4. Помощник оператора – рекомендации по отправке оператора, обученные физикой сети, бизнес-правилами, стандартными процедурами и оперативным опытом, обеспечивающие обучение и повышение квалификации персонала.

Что такое ThinkLabs Copilot, и как он улучшает планирование и эксплуатацию сети?

ThinkLabs Copilot – это цифровой помощник, который понимает реальный мир с помощью проприетарных физически-информированных цифровых двойников ИИ, предоставляющих основную модель для инженерных систем. Он работает с планировщиками и операторами коммунальных предприятий, чтобы смоделировать сеть в ее “ИИ-цифровой двойник”, выполнить высокоскоростную и крупномасштабную аналитику, включая近 реальное время, и предоставить рекомендации по эксплуатации, планам и проектам сети.

Можете ли вы объяснить, что такое физически-информированный цифровой двойник ИИ и как он выгоден для надежности сети?

ИИ сам по себе не может научиться такому сложному системе, как сеть, только с помощью данных измерения. Цифровые двойники ИИ реального мира обучаются с помощью, работают для и работают с инженерными системами, поэтому “физически-информированные”. Обучение проводится с помощью большого количества синтетических данных, сгенерированных из инженерных симуляций. Традиционные физически-информированные цифровые двойники являются детерминированными и математически оптимизированными, но сталкиваются с проблемами качества данных, высокой вычислительной мощности и медленного времени ответа. Напротив, общие методы ИИ обещают скорость, но скудные данные, зрелища и “черный ящик” воздействия на критически важные операции сети. Физически-информированный цифровой двойник ИИ предлагает прозрачную и надежную аналитику, устойчивую и прочную против плохих данных, быстрое время ответа и действие, подходящее для реального времени операций, подготовленность с большим количеством предварительно обученных сценариев эксплуатации и закрытый, непрерывный процесс обучения и улучшения.

Как ThinkLabs AI обеспечивает надежность и точность своих моделей ИИ в реальных сценариях?

Природа физически-информированного ИИ держит ИИ на земле, связывает его с реальным миром и ограничивает реальным миром. Мы также проводим непрерывное обучение и мониторинг производительности модели.

Что делает вашу технологию ИИ особенно подходящей для решения сложностей современных электрических сетей?

Обучение, определяемое инженерными моделями, но обработка несовершенного качества данных реальных операций. ИИ также приносит богатство оптимизации и генеративных методов, не имеющих аналогов в традиционной инженерной математике.

Как технология ThinkLabs AI интегрируется с существующими системами управления сетью, такими как ADMS и DERMS?

ThinkLabs интегрируется как Copilot с существующими ADMS, DERMS и AEMS, которые останутся основной платформой связи и управления, в то время как ThinkLabs будет добавлять дополнительный интеллект и автоматизацию, подобно системе помощи при вождении транспортного средства.

Что означает недавний инвестиционный раунд в размере 5 миллионов долларов для будущего ThinkLabs AI?

Этот инвестиционный раунд позволил нам выйти из GE, партнерствовать с группой мировых инвесторов, инвестировать в нашу команду и продукт, выйти на рынок с нашим первым коммерческим Copilot и работать с рядом канальных партнеров, чтобы привлечь это внимание наших клиентов. Это первый основной шаг к последующему расширению и масштабированию.

Как вы представляете себе эволюцию роли ИИ в управлении сетью и других критически важных инфраструктурах?

Мы видим управление сетью и другие критически важные инфраструктуры как все более “ИИ-первичные”, особенно с физически-информированным ИИ. Открывая далеко большее понимание, осведомленность о ситуации и увеличивающую автоматизацию принятия решений и оркестровку критически важных действий. Однако всегда оставаться скромным и надежным как ИИ, будучи верным основным законам физики и инженерного дизайна.

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