Buzz Solutions ได้รับเงิน 20 ล้านเหรียญสหรัฐในการระดมทุน Series A เพื่อขยายความฉลาดของกริดด้วย AI

Buzz Solutions ได้รับเงิน 20 ล้านเหรียญสหรัฐในการระดมทุน Series A ที่มีการจองเกินจำนวน เนื่องจากผู้ให้บริการสาธารณูปโภคกำลังมองหาวิธีการตรวจสอบ ดูแล และเสริมสร้างโครงสร้างพื้นฐานด้านพลังงานที่ซับซ้อนมากขึ้น

S3 Ventures เป็นผู้นำในการระดมทุนครั้งนี้ โดยมีการลงทุนตามมาจาก GoPoint Ventures นักลงทุนเดิม HearstLab และ Blackhorn Ventures cũngเข้าร่วมด้วย Buzz Solutions ระบุว่าเงินทุนจะสนับสนุนการพัฒนาผลิตภัณฑ์ การขยายทีมการตลาด และการ_deploy_ ที่ลึกขึ้นพร้อมกับลูกค้าผู้ให้บริการสาธารณูปโภค

บริษัทที่ตั้งอยู่ที่ Palo Alto พัฒนาซอฟต์แวร์ AI ที่วิเคราะห์ข้อมูลการตรวจสอบที่เก็บจากโครงสร้างพื้นฐาน เช่น ไลน์ไฟฟ้า สถานีไฟฟ้า และโรงไฟฟ้าพลังงานแสงอาทิตย์ขนาดใหญ่ ลูกค้าของบริษัท включают Dominion Energy (D ), American Electric Power (AEP ), และ New York Power Authority

การตรวจสอบกริดที่ล้ำกว่าการตรวจสอบภาพด้วยมือ

ผู้ให้บริการสาธารณูปโภคได้นำเทคโนโลยีใหม่ๆ เช่น จรวด เฮลิคอปเตอร์ เครื่องบิน และกล้องถ่ายรูปอินฟราเรดมาใช้ในการตรวจสอบโครงสร้างพื้นฐาน เทคโนโลยีเหล่านี้สามารถเก็บข้อมูลได้มากกว่าการตรวจสอบด้วยมือแบบดั้งเดิม แต่ก็สร้างความท้าทายใหม่ๆ เช่น การประมวลผลภาพถ่ายหลายพันหรือหลายล้านภาพให้เร็วพอที่จะส่งผลต่อการตัดสินใจด้านการบำรุงรักษา

แพลตฟอร์ม PowerAI ของ Buzz Solutions ได้รับการออกแบบมาเพื่อแก้ไขปัญหานี้ โดยการดูดข้อมูลภาพจากโปรแกรมการตรวจสอบทางอากาศและทางพื้นดิน จับคู่ภาพกับโครงสร้างเฉพาะ ระบุความเสียหายที่อาจเกิดขึ้น และช่วยจัดลำดับความสำคัญของปัญหาตามความรุนแรง

แพลตฟอร์มสามารถวิเคราะห์ภาพ RGB และอินฟราเรดเพื่อหาปัญหา เช่น เสาไฟฟ้าที่เสียหาย ข้ามมือที่เสื่อมสภาพ ทรานส์ฟอร์เมอร์ที่ร้อนเกินไป การบุกรุกของพืชพรรณ ความเสียหายของอินซูเลเตอร์ และรังนก Results สามารถส่งไปยังระบบข้อมูลทางภูมิศาสตร์ แพลตฟอร์มการทำงาน และซอฟต์แวร์การจัดการสินทรัพย์ผ่านการเชื่อมต่อและ API

กระบวนการนี้มีความสำคัญเพราะการระบุความเสียหายเป็นเพียงส่วนหนึ่งของการบริหารจัดการโครงสร้างพื้นฐาน ผู้ให้บริการสาธารณูปโภคต้องกำหนดตำแหน่งของสินทรัพย์ที่ได้รับผลกระทบ ประเมินความเร่งด่วนในการให้ความสนใจ ระบุงาน และติดตามสภาพของสินทรัพย์นั้นอย่างต่อเนื่อง

PowerAI รวมการมองเห็นของคอมพิวเตอร์กับการกำกับดูแลของมนุษย์

Buzz Solutions ระบุว่าโมเดลของบริษัทได้รับการปรับให้เหมาะสมโดยใช้ภาพของผู้ให้บริการสาธารณูปโภคมากกว่าหนึ่งทศวรรษ แทนที่จะฝึกฝนโดยใช้เซตข้อมูลที่เล็กกว่า แพลตฟอร์มปัจจุบันรวมถึงโมเดล AI มากกว่า 50 โมเดล และสามารถประมวลผลภาพได้มากกว่า 5.8 ภาพต่อวินาที ตามตัวเลขที่เผยแพร่โดยบริษัท

PowerAI ยังมีการตรวจสอบแบบมีคนกำกับดูแล Inspectors สามารถตรวจสอบการตรวจจับ แก้ไขผลลัพธ์ของโมเดล และปรับปรุงความแม่นยำเมื่อระบบพบโครงสร้างพื้นฐานและเงื่อนไขการทำงานใหม่ๆ

การผสมผสานระหว่างการประมวลผลอัตโนมัติและการกำกับดูแลของมนุษย์นี้มีความเกี่ยวข้องอย่างมากใน môi trường ผู้ให้บริการสาธารณูปโภค โดยที่ผลบวกลวงสามารถสร้างงานภาคสนามที่ไม่จำเป็น ในขณะที่ความเสียหายที่พลาดไปสามารถนำไปสู่ความล้มเหลวของอุปกรณ์ การหยุดทำงาน หรือความเสี่ยงด้านความปลอดภัย

Buzz Solutions มีหลายเวอร์ชันของแพลตฟอร์ม ผู้ให้บริการสาธารณูปโภคสามารถเริ่มต้นด้วยการบริหารจัดการข้อมูลการตรวจสอบแบบกระจายและตรวจสอบด้วยมือ ก่อนที่จะย้ายไปสู่การวิเคราะห์ภาพอัตโนมัติ การทำแผนที่ระบบข้อมูลทางภูมิศาสตร์ การวิเคราะห์ขั้นสูง และการเชื่อมต่อกับระบบการทำงานและการจัดการสินทรัพย์

การขยายแพลตฟอร์มทั่วกริด

PowerAI เดิมทีได้รับการออกแบบมาเพื่อโครงสร้างพื้นฐานการถ่ายทอดและจำหน่าย แต่ Buzz Solutions ได้ขยายแพลตฟอร์มไปสู่สถานีไฟฟ้าและโรงไฟฟ้าพลังงานแสงอาทิตย์ขนาดใหญ่

สำหรับเครือข่ายการจำหน่าย แพลตฟอร์มสามารถจับคู่ภาพการตรวจสอบกับเสาและโครงสร้างเฉพาะก่อนที่จะวิเคราะห์พวกมันสำหรับฮาร์ดแวร์ที่เสียหาย ปัญหาทรานส์ฟอร์เมอร์ หรือความเสี่ยงจากพืชพรรณ ทีมการถ่ายทอดสามารถใช้แพลตฟอร์มเพื่อทำการตรวจสอบสินทรัพย์และติดตามการเปลี่ยนแปลงสภาพทั่วเครือข่ายขนาดใหญ่

ที่สถานีไฟฟ้า บริษัทใช้ภาพจากกล้องถ่ายรูปคงที่และจรวดที่จอดไว้เพื่อติดตามเหตุการณ์ด้านความปลอดภัย ความกังวลด้านความปลอดภัย และสภาพของอุปกรณ์ วิดีโอทางออปติคัลและอินฟราเรดสามารถวิเคราะห์สำหรับเหตุการณ์ เช่น การเข้าถึงที่ไม่ได้รับอนุญาต ควัน ไฟ หรือสัญญาณความร้อนที่ผิดปกติ โดยมีการแจ้งเตือนผ่านแดชบอร์ด อีเมล หรือข้อความ SMS การ_deploy_ สามารถทำได้บนคลาวด์หรือติดตั้งบนพื้นที่ตามความต้องการด้านการทำงานและความปลอดภัยของระบบของผู้ให้บริการสาธารณูปโภค

การ предлож สำหรับพลังงานแสงอาทิตย์ใช้การมองเห็นของคอมพิวเตอร์สำหรับภาพ RGB และอินฟราเรดที่เก็บจากจรวด เพื่อช่วยให้ผู้ดำเนินการระบุจุดร้อน รอยแตกของแผง และการหยุดทำงานของสตริงก่อนที่ปัญหาเหล่านั้นจะลดผลผลิตอย่างมีนัยสำคัญ

การ_deploy_ ของผู้ให้บริการสาธารณูปโภคข้ามพื้นที่เล็กๆ

Buzz Solutions ระบุว่าจำนวนลูกค้าเพิ่มขึ้นสามเท่าในช่วงปีที่ผ่านมา ในขณะที่รายได้เพิ่มขึ้น 400% บริษัทได้เผยแพร่หลายตัวอย่างของผู้ให้บริการสาธารณูปโภคที่ใช้แพลตฟอร์มสำหรับโปรแกรมการตรวจสอบขนาดใหญ่

Dominion Energy ใช้ PowerAI เพื่อประมวลผล 74,000 ภาพที่ครอบคลุมประมาณ 47,000 เสาทรานส์มิสชันในสามชั่วโมงครึ่ง ตามที่ Buzz Solutions ระบุ AEP Texas ใช้แพลตฟอร์มเพื่อวิเคราะห์มากกว่า 88,000 ภาพในขณะที่พยายามที่จะ缩短วงจรการตรวจสอบทั่วพื้นที่จำหน่ายที่ได้รับผลกระทบจากพายุเฮอริเคนและไฟป่า

New York Power Authority ได้รวมผลการตรวจสอบกับ Esri, IBM Maximo และระบบสื่อภายในของตนเอง Buzz Solutions รายงานว่าผู้ให้บริการสาธารณูปโภคลดเวลาในการวิเคราะห์แบบมือลง 70% ทำให้สามารถประเมินปริมาณภาพการตรวจสอบขนาดใหญ่ในเวลาเพียงไม่กี่ชั่วโมงหรือวันแทนที่จะใช้เวลาหลายเดือน

การ_deploy_ เหล่านี้แสดงถึงการเปลี่ยนแปลงที่กว้างขึ้นที่เกิดขึ้นในโปรแกรม AI ของผู้ให้บริการสาธารณูปโภค แทนที่จะประเมินโมเดลที่แยกออกจากกัน บางผู้ให้บริการสาธารณูปโภคเริ่มเชื่อมต่อการวิเคราะห์ AI โดยตรงกับบันทึกสินทรัพย์ ความสำคัญของการบำรุงรักษา และระบบการทำงานที่มีอยู่

ความต้องการไฟฟ้าที่เพิ่มขึ้นเพิ่มความเร่งด่วน

การระดมทุนครั้งนี้เกิดขึ้นเมื่อสหรัฐอเมริกากำลังเข้าสู่ช่วงเวลาแห่งความต้องการไฟฟ้าที่เพิ่มขึ้นใหม่ สำนักงานข้อมูลพลังงานของสหรัฐฯ รายงานว่าการบริโภคไฟฟ้าของประเทศเพิ่มขึ้นเฉลี่ย 2.1% ต่อปีในช่วงห้าปีที่ผ่านมา โดยมีการใช้เซิร์ฟเวอร์ศูนย์ข้อมูลเป็นหนึ่งในปัจจัยหลัก

สำนักงานคาดการณ์ว่าการบริโภคไฟฟ้าจะยังคงเพิ่มขึ้นจนถึงปี 2050 ซึ่งเป็นการย้อนกลับจากช่วงเวลาที่มีความต้องการคงที่มากกว่าหนึ่งทศวรรษ

ศูนย์ข้อมูล AI เป็นเพียงหนึ่งในปัจจัยที่กดดัน ผู้ให้บริการสาธารณูปโภคต้องเชื่อมต่อการผลิตพลังงานทดแทน การสนับสนุนการไฟฟ้ารถยนต์ และการอุตสาหกรรม การตอบสนองต่อสภาพอากาศที่รุนแรง และการบำรุงรักษาโครงสร้างพื้นฐานที่อาจดำเนินการมาเป็นหลายทศวรรษ

การสร้างความจุการผลิตและถ่ายทอดใหม่ๆ ยังคงจำเป็น แต่ผู้ให้บริการสาธารณูปโภคต้องดึงความน่าเชื่อถือออกมาจากโครงสร้างพื้นฐานที่มีอยู่ การระบุอุปกรณ์ที่เสื่อมสภาพก่อนที่จะกลายเป็นความล้มเหลวหรือการซ่อมแซมฉุกเฉินสามารถช่วยให้ทีมบำรุงรักษาแก้ไขปัญหาได้ก่อนที่จะเกิดปัญหา

อนาคตของการบริหารจัดการกริดที่ได้รับการช่วยเหลือจาก AI

ความสำคัญโดยรวมของแพลตฟอร์ม เช่น PowerAI อยู่ที่ว่าพวกมันสามารถเปลี่ยนแปลงวิธีการที่ผู้ให้บริการสาธารณูปโภคจัดการโครงสร้างพื้นฐานในระยะยาว ในปัจจุบัน โปรแกรมการตรวจสอบหลายโปรแกรมยังคงเป็นแบบง่ายๆ และตอบสนองต่อเหตุการณ์ โดยมีการตรวจสอบสินทรัพย์ตามกำหนดเวลาหรือหลังพายุ ความล้มเหลวของอุปกรณ์ หรือการหยุดทำงาน

ในแบบจำลองนั้น AI จะช่วยระบุการเปลี่ยนแปลงเล็กๆ ในสภาพของสินทรัพย์ เปรียบเทียบภาพปัจจุบันกับการตรวจสอบก่อนหน้า และเน้นย้ำอุปกรณ์ที่ดูเหมือนจะเสื่อมสภาพเร็วกว่าที่คาดไว้ ตารางการบำรุงรักษาสามารถสร้างได้ตามสภาพและโปรไฟล์ความเสี่ยงของสินทรัพย์จริงๆ มากกว่าที่จะอาศัยอายุหรือรอบการตรวจสอบ

เทคโนโลยีนี้ยังสามารถมีคุณค่ามากขึ้นเมื่อผู้ให้บริการสาธารณูปโภค_deploy_ จรวด กล้องถ่ายรูปคงที่ เซ็นเซอร์อินฟราเรด และระบบติดตามอื่นๆ มากขึ้น โดยไม่มีการวิเคราะห์อัตโนมัติ ปริมาณข้อมูลที่เกิดจากเครื่องมือเหล่านี้สามารถทำให้ทีมการตรวจสอบอับจน AI อาจทำหน้าที่เป็นชั้นการกรอง โดยนำผู้เชี่ยวชาญด้านมนุษย์ไปสู่ภาพ สินทรัพย์ และความผิดปกติที่อาจต้องการความสนใจ

เมื่อเวลาผ่านไป ความสามารถเหล่านี้สามารถสนับสนุนการแสดงภาพดิจิทัลที่มีรายละเอียดของกริด โดยการรวมการตรวจสอบทางภาพกับข้อมูลสภาพอากาศ ประวัติการหยุดทำงาน สภาพพืชพรรณ และบันทึกการบำรุงรักษา ซึ่งจะช่วยให้ผู้ให้บริการสาธารณูปโภคสามารถสร้างแบบจำลองว่าความเสียหายของสินทรัพย์แต่ละรายการอาจส่งผลต่อความน่าเชื่อถือและความปลอดภัยของสาธารณะได้อย่างไร

การเปลี่ยนแปลงนี้จะนำไปสู่คำถามที่สำคัญเกี่ยวกับความแม่นยำของโมเดล ความปลอดภัยของระบบ ความโปร่งใส และความรับผิดชอบ ผู้ให้บริการสาธารณูปโภคจะต้องเข้าใจว่าทำไมระบบจึงระบุสินทรัพย์หนึ่งๆ อย่างไร มั่นใจในความมั่นใจในการประเมินนั้น และเมื่อใดที่ต้องการการตรวจสอบของมนุษย์ เนื่องจากการตัดสินใจเกี่ยวข้องกับโครงสร้างพื้นฐานที่สำคัญ คำแนะนำของ AI มีแนวโน้มที่จะยังคงเป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการที่มีการกำกับดูแล มากกว่าที่จะกลายเป็นอัตโนมัติเต็มรูปแบบ

หากความท้าทายเหล่านี้สามารถแก้ไขได้ การมองเห็นของคอมพิวเตอร์จะพัฒนาจากเครื่องมือสำหรับการตรวจสอบภาพการตรวจสอบไปสู่ส่วนประกอบหลักของการวางแผนและบำรุงรักษากริด ผลกระทบในระยะยาวไม่จำเป็นต้องมีผู้ตรวจสอบน้อยลง แต่เป็นการเปลี่ยนแปลงวิธีการใช้เวลาของพวกเขา โดยมุ่งความสนใจไปที่สินทรัพย์และตำแหน่งที่สามารถมีผลกระทบมากที่สุด