Chris Nielsen, grundare och VD för Levatas – intervjuserien

Chris Nielsen är grundare och VD för Levatas. Levatas bygger kompletta AI-lösningar, maskinlärningsmodeller och system med mänsklig inblandning som kraftigt förbättrar hur företag automatiserar visuell inspektion.

Levatas och dess patenterade maskinlärningsteknologi, Cognitive Inspection Platform ™, automatiserar helt industriella inspektionsprogram för sina globala, marknadsledande kunder. Cognitive Inspection Platform ™ integrerar med avancerad robotik, kameror och drönare, samt förutbildade eller anpassade ML-inspektionsmodeller för att leverera kompletta automatiseringslösningar för industriella inspektionsfall.

Med säte i South Florida, tjänar Levatas både den regionala och globala marknaden, och arbetar med branschledande kunder som BMW, AB InBev, Dow Chemical, Boston Dynamics, Praxair, Johnson Controls, NextEra Energy (NEE ) / FPL, Ryder, Royal Caribbean, PGA of America, Carrier, G4S, HSBC och fler.

Kan du diskutera ursprunget till Levatas och hur det uppstod ur din förlust av jobbet på ett mjukvaruföretag?

Tillbaka 2006 arbetade jag inom försäljning för ett mjukvaruföretag som fokuserade på vitmärkta antivirusprogram för stora telekommunikationskunder. Medan jag hade den rollen utvecklade jag en process för att designa mockups av mjukvaran som hjälpte mig att stänga fler affärer. Jag gick bra, men företaget självt hamnade i svårigheter. Senare samma år blev jag uppsagd tillsammans med många medlemmar i teamet.

Från den upplevelsen tog jag mina rudimentära digitala designfärdigheter – och en positiv entreprenöriell attityd – och började erbjuda mina anpassade mjukvarudesign- och utvecklingstjänster till lokala företag i South Florida. Sedan snöbollade saker. En liten affärskund hänvisade mig till en medelstor kund, och mina nya konton började bli större och större. När fler hänvisningar strömmade in från nöjda kunder var jag tvungen att börja anställa utvecklingsproffs för att hålla jämna steg med företagets tillväxt och vår expansion inom digital design. Vi blev snabbt en allt-i-allo-digitalbyrå, som byggde allt från webbplatser till e-handelsplattformar, till backend-mjukvaruintegrationer – till och med erbjudande digitala marknadsföringstjänster.

Levatas var initialt en allmän digitalbyrå, kan du diskutera hur Levatas sedan gick över till AI?

Medan byråns allmänna, allt-i-ett-inriktning var bra för att öka intäkterna, insåg vi att det skulle vara svårt att upprätthålla kvalitet och konsekvens när utbudet av tjänster utvidgades. Vi beslutade att smalna av vår fokus; flytta bort från design- och utvecklingstjänster och fokusera uteslutande på artificiell intelligens och maskinlärningslösningar.

Medan det kan verka som ett stort språng – att gå från en digitalbyrå som erbjuder konsulttjänster till att bygga ett företags-SaaS-lösning fokuserad på maskinlärning – var det faktiskt en naturlig och organisk övergång.

Vi hade arbetat med några av världens största företag, byggt anpassade digitala lösningar baserade på deras data och bakom kulisserna system. Över flera plattformar och branscher upptäckte vi tydliga och konsekventa tekniska luckor som, för oss, verkade som marknadsmöjligheter. Till slut beslutade vi att bygga lösningar och produkter för att fylla dessa luckor, och 2020 vände Levatas officiellt från professionella tjänster och konsultverksamhet till AI / ML-mjukvaruproduktutveckling. Det var rätt drag.

Vad var den avgörande ögonblicket när det beslutades att Levatas skulle fokusera på maskinperception med hjälp av både naturlig språkbehandling och datorseende, snarare än att vara ett allmänt AI-företag?

Som en icke-teknisk grundare av ett avancerat teknologiföretag har jag blivit bra på att lyssna på de otroligt smarta människorna i Levatas-teamet. Det var min affärspartner och CTO, Daniel Bruce, som satte visionen för Levatas att fokusera på datorseende-lösningar. Sedan skärpte han den visionen ytterligare till “att automatisera industriella inspektionslösningar”.

Mitt första tankar var att detta skulle vara för litet av en nisch, och att vi kanske inte skulle hitta tillräckligt med kunder för att uppfylla våra affärstillväxtmål. Jag kunde inte ha varit mer fel. Det visade sig att detta är en hel marknad i sig, full av stora globala företagskunder som behöver exakt vad vi byggde.

Dessutom växer området för avancerad datainsamlingsutrustning snabbt: tillverkare av robotar, drönare, kameror och IoT-sensorer sökte också de lösningar vi byggde. Omställningen skedde i två steg under de senaste 5–6 åren. Först gick vi från allmän digital transformationsrådgivning till AI/ML-specialisering, fortfarande som konsulter. Sedan lämnade vi tjänsteverksamheten och gick över till dagens affärsmodell med utveckling av programvaruprodukter.

Levatas har samarbetat med ett av de mest spännande företagen inom robotiken – Boston Dynamics. Kan du dela några detaljer om detta samarbete?

Ärligt talat är det svårt för mig att prata om vårt samarbete med Boston Dynamics utan att låta som en total fanboy. [skrattar] Det sagt, att få arbeta med människorna och Spot-robotarna från Boston Dynamics har varit en av de mest personligt och professionellt uppfyllande sakerna jag någonsin har gjort. Mitt team känner likadant.

Inte bara skapar de världens mest avancerade och kapabla dynamiska robotar, utan de är också fantastiska människor att arbeta med. Slutsatsen är att Spot-robotarna kommer “ur lådan” med marknadsledande atletisk intelligens och fysiska förmågor. Vad de fortfarande behöver är “på jobbet” utbildning, som möjliggör för dem att förstå sin omgivning från ett kognitivt intelligensperspektiv. Det är där Levatas kommer in.

Våra industriella inspektionsmodeller och Cognitive Inspection Platform gör att Spot kan inspektera kritiska delar av kundernas anläggningar, förstå vad roboten ser och reagera utifrån resultaten. Trots robotarnas många möjligheter använder vi dem oftast för säkerhet, bevakning och förebyggande underhåll. Dessa användningar är inte bundna till en viss bransch; tillsammans med Boston Dynamics ser vi stor efterfrågan inom elförsörjning, olja och gas samt tillverkningsindustri.

Varför är avläsning av analoga mätare så smärtsamt för tillverkare?

Man skulle inte tro att avläsning av analoga mätare är ett särskilt spännande område för innovation. Men för proffsen som är ansvariga för att driva, underhålla och leverera utdata från anläggningarna är det en stor sak.

En given industriell anläggning kan ha tusentals analoga mätare som övervakar olika industriutrustning. Just nu måste personalen ständigt övervaka dessa mätare (manuellt) för att säkerställa anläggningens drifttid och produktivitet. Medan digitala mätare är tillgängliga, använder många anläggningar äldre utrustning som är konstruerad för att hålla i årtionden. Att sensorisera tusentals maskiner kan kosta flera miljoner dollar. Det är också mycket dyrt att ha otroligt intelligenta och kapabla människor som tillbringar sina dagar, varje dag, att gå runt anläggningen för att läsa av och rapportera om dessa analoga mätare. Inte bara är manuell övervakning mycket ineffektiv, utan den kan också lätt halka efter i brist på arbetare och mer pressande underhållsansvar. Och om utrustningen går sönder för att den inte kontrolleras så ofta, kan det leda till ännu dyrare problem.

En mobil robot kan i stället gå runt anläggningen enligt ett bestämt schema och självständigt utföra samma inspektioner med Levatas programvara. Det ger större konsekvens, tillförlitlighet och precision i datainsamlingen och frigör personalen för mer värdefulla uppgifter som bara människor kan utföra.

Hur löser Levatas detta problem med autonom teknologi?

Enkelt uttryckt: en industriell lösning som kräver manuell mänsklig drift erbjuder liten eller ingen avkastning. Våra kunder kommer inte att köpa det. Därför tillhandahåller alla våra maskinvarupartner lösningar med full autonomi. Deras enheter skapar inspektionsrutter, kör inspektionsmodeller och återvänder till sina strömkällor för att ladda – allt på en loop.

Människliga arbetare kommer fortfarande att hålla ett öga på dessa automatiserade lösningar, för att säkerställa att de fungerar som avsett. Mycket som en junior anställd som är i utbildning, är AI inte ännu tillräckligt exakt för att göra den perfekta analysen och beslutet varje gång. Vi utformar vår teknik för att känna igen när den måste involvera en människa i processen för att hjälpa till att fatta rätt beslut. I vår bransch kallas detta “människa i loop”-arbetsflöde, och det är en del av Levatas-plattformen. Sammantaget är målet att konsekvent minska den tid som människor tillbringar på övervakningsrelaterade uppgifter, samtidigt som man säkerställer att mänskliga arbetare hålls informerade och alltid behåller beslutanderätten.

Vad är några andra användningsfall för Levatas?

Förutom analog mätarupptäckt och avläsning erbjuder vi också termisk avvikelseupptäckt, personupptäckt, robotkollisionsundvikande, säkerhetsöverensstämmelseövervakning och en mängd inspektionsmodellförmågor baserade på förändringsdetektering maskinlärning. När våra kunder har behov som inte ännu uppfylls av våra befintliga “från hyllan” inspektionsmodeller, har vi ett team som arbetar med kunden för att utveckla anpassade lösningar.

Även om arbetet med Spot är spännande används Levatas automatiserade inspektionslösningar också på drönare och kameranätverk. De kan integreras med andra datainsamlingsenheter, exempelvis industriella IoT-sensorer.

Kunde du diskutera några av utmaningarna med att lansera ett AI-företag utan att vara super-teknisk och inte veta hur man kodar?

Jag har alltid litat på mitt team av otroligt smarta utvecklare för att få jobbet gjort, och för att vägleda oss ned de rätta tekniska strategierna. När det gällde att faktiskt starta företaget, tyckte jag att jag hade rätt mix av “kan-göra”-attityd, en positiv syn och det entreprenöriella andan som ledde mig att göra det första språnget.

Ända sedan det första steget ut på djupt vatten har Levatas handlat om laget och att bygga tillsammans. Tack vare teamet jag lyckades samla omkring mig i början, och fortfarande har, har min egen brist på teknisk förmåga inte varit ett stort hinder för verksamhetens tillväxt.

Finns det något annat du vill dela om Levatas?

Vi har just avslutat vår seed-runda kapitalinsamling tidigare i år, vilket effektivt fyllde på raketbränslet. Våra lösningar ser validering på marknaden med våra fantastiska företagskunder, och vår pipeline växer för varje dag just nu. Några spännande nya kundtillkännagivanden kommer att komma ut under de närmaste månaderna, och vi kommer att tillkännage några produktfunktioner som är de första i världen senare i år. Håll utkik!

Tack för den underbara intervjun, läsare som vill lära sig mer kan besöka Levatas.