Chris Nielsen, Levatas’ın Kurucusu ve CEO’su – Röportaj Serisi

Chris Nielsen, Levatas‘ın Kurucusu ve CEO’sudur. Levatas, işletmelerin görsel denetimi otomatikleştirmek için son teknoloji AI çözümleri, makine öğrenimi modelleri ve insan-çevrimiçi sistemler geliştirir.

Levatas ve patentli makine öğrenimi teknolojisi, Bilişsel Denetim Platformu™, küresel, pazar lideri müşterileri için endüstriyel denetim programlarını tam olarak otomatikleştirmektedir. Bilişsel Denetim Platformu™, gelişmiş robotik, kameralar ve insansız hava araçları ile birlikte önceden eğitilmiş veya özel olarak oluşturulmuş ML denetim modellerini entegre ederek endüstriyel denetim kullanım örnekleri için uçtan uca otomasyon sağlar.

Güney Florida’da bulunan Levatas, hem bölgesel hem de küresel pazarlara hizmet vermektedir ve BMW, AB InBev, Dow Chemical, Boston Dynamics, Praxair, Johnson Controls, NextEra Energy/FPL, Ryder, Royal Caribbean, PGA of America, Carrier, G4S, HSBC gibi sektörün önde gelen müşterileriyle çalışmaktadır.

Levatas’ın köken hikayesini ve bir yazılım şirketinden işinizi kaybetmenizin nasıl Levatas’ı doğurduğunu tartışabilir misiniz?

2006 yılında, büyük telekomünikasyon müşterileri için beyaz etiketli anti-malware yazılımı geliştiren bir yazılım şirketinde Satış bölümünde çalışıyordum. Bu role göre, yazılımın taslaklarını tasarlamak için bir süreç geliştirdim ve bu da bana daha fazla anlaşma kapatmama yardımcı oldu. İyi gidiyordum, ancak şirket kendisi zor zamanlardan geçti. Aynı yılın ilerleyen döneminde, birçok takım üyesi ile birlikte işten çıkarıldım.

Bu deneyimden, temel dijital tasarım becerilerimi – ve olumlu bir girişimci tutumu – aldım ve Güney Florida’daki yerel işletmelere özel yazılım tasarımı ve geliştirme hizmetleri sunmaya başladım. Sonra her şey büyüdü. Bir küçük işletme müşterim, beni bir orta ölçekli müşteriye yönlendirdi ve yeni hesaplarım giderek büyüdü. Mutlu müşterilerden gelen referanslar arttıkça, işin büyümesiyle birlikte dijital tasarıma genişlememiz için geliştirme profesyonellerini işe almam gerekti. Hızla her şeyi yapan bir dijital ajans olduk, web sitelerinden e-ticaret platformlarına, arka uç yazılım entegrasyonlarına – hatta dijital pazarlama hizmetleri sunmaya kadar her şeyi inşa ettik.

Levatas başlangıçta genel amaçlı bir dijital ajans olarak kuruldu, ancak daha sonra AI’ye nasıl geçti?

Ajansın genel amaçlı, mutfak lavabosu yaklaşımı gelirleri artırmak için iyiydi, ancak hizmet yelpazemizin genişlemesiyle birlikte kaliteyi ve tutarlılığı korumamızın zor olacağını anladık. Odakımızı daraltmaya karar verdik; tasarım ve geliştirme hizmetlerinden uzaklaşıp yalnızca yapay zeka ve makine öğrenimi çözümlerine odaklandık.

Bunun, danışmanlık hizmetleri sunan bir dijital ajansdan, makine öğrenimi odaklı bir entreprise SaaS çözümü geliştirmeye kadar büyük bir sıçrama gibi görünse de, aslında doğal ve organik bir geçişti.

Dünya çapındaki en büyük şirketlerle çalışıyorduk, onların verilerine ve arka plan sistemlerine dayalı özel dijital çözümler geliştiriyorduk. Birden fazla platform ve endüstride açık ve tutarlı teknoloji boşlukları gördük, bunlar bize pazar fırsatları gibi görünüyordu. Sonunda, bu boşlukları doldurmak için çözümler ve ürünler geliştirmeye karar verdik ve 2020’de Levatas resmi olarak profesyonel hizmetlerden ve danışmanlıktan AI/ML yazılım ürün geliştirme alanına geçti. Doğru hamleydi.

Levatas’ın doğal dil işleme ve bilgisayar görme kullanarak makine algısını odaklanma kararı alındığında kritik an neydi?

İleri teknoloji firmasının teknik olmayan kurucusu olarak, Levatas ekibindeki inanılmaz zeki insanlara dinlemeye alışkınım. İş ortağı ve CTO’muz Daniel Bruce, Levatas’ın bilgisayar görme çözümlerine odaklanmasını önerdi. Sonra bu vizyonu daha da daraltarak “endüstriyel denetim çözümlerini otomatikleştirmeye” odaklanmayı önerdi.

İlk düşüncem, bu kadar küçük bir nişin, yeterli müşteriyi bulamayacağımız ve iş büyüme hedeflerimizi karşılayamayacağımız yönündeydi. Yanılmışım. Bu, kendi başına bir pazar ve büyük küresel şirketlerden oluşan bir pazar olduğu ortaya çıktı ve tam da bizim inşa ettiğimiz şeyi arıyorlardı.

Ayrıca, gelişmiş veri toplama donanımı üreticileri – özellikle robotlar, insansız hava araçları, kameralar, IoT sensörleri vb. – de bizim inşa ettiğimiz çözümleri arayan bir alan var. Bu şirket dönüşümü, son 5-6 yıl içinde iki ayrı aşamada gerçekleşti. İlk aşama, genel dijital dönüşüm danışmanlarından AI/ML uzmanlığına (hala danışman olarak) geçişimizi gördü. Evrimin son aşaması, profesyonel hizmetlerden yeni bir yazılım ürün geliştirme iş modeline geçişimizi gördü ve bugün olduğumuz budur.

Levatas, robotik alanındaki en heyecan verici şirketlerden biri olan Boston Dynamics ile ortaklık kurdu. Bu ortaklık hakkında bazı detaylar paylaşabilir misiniz?

Boston Dynamics ile çalışma fırsatı bulduğum için dürüst olmak gerekirse, bir fanboy gibi konuşmadan edemiyorum. [gülüyor] Ancak, Boston Dynamics’ten insanların ve Spot robotlarının yanında çalışmak, kişisel ve profesyonel olarak yaptığım en güzel şeylerden biri oldu. Ekibim de aynı şekilde düşünüyor.

Onlar, dünyanın en gelişmiş ve yetenekli dinamik mobil robotlarını yaratıyorlar ve çalışmak için harika insanlar. Asıl mesele, Spot robotlarının “iş başında eğitim” gibi bir şeylere ihtiyaç duyduğu yönünde. Bu, Levatas’ın girdiği yer.

Endüstriyel denetim modellerimiz ve Bilişsel Denetim Platformu, Spot robotlarının müşterilerimizin tesislerinin kritik unsurlarını denetlemelerine, gördüklerini anlamalarına ve bulgulara göre tepki vermesine olanak tanır. Spot robotları çok şey yapabilse de, genellikle onları güvenlik, güvenlik ve önleyici bakım kullanım örneklerinde dağıtıyoruz. Bu kullanım örnekleri, belirli bir endüstriye özgü değil, ancak Boston Dynamics ile birlikte Elektrik Üretimi, Petrol ve Gaz ve İmalat alanlarında talep görüyoruz.

Üreticiler için analog göstergelerin okunmasının neden bu kadar büyük bir sorun olduğunu açıklar mısınız?

Analog göstergelerin okunmasını, özellikle heyecan verici bir yenilik alanı olarak düşünmeyebilirsiniz. Ancak, tesislerin işletilmesinden, bakımından ve teslimatından sorumlu profesyoneller için bu büyük bir sorun.

Verilen bir endüstriyel tesiste, çeşitli endüstriyel ekipmanları izlemek için binlerce analog göstergesi olabilir. Şu anda, personelin bu göstergeleri sürekli olarak izlemesi (manuel olarak) gerekir, böylece tesislerin çalışması ve üretkenliği hedeflerine ulaşılır. Dijital göstergeler mevcut olsa da, birçok tesis, on yıllar boyunca dayanacak şekilde tasarlanmış miras ekipmanları kullanıyor. Binlerce makineyi sensörleştirmek milyonlarca dolar maliyeti olabilir. Ayrıca, çok zeki ve yetenekli insanların günlerini, her gün, tesis etrafında dolaşarak bu analog göstergeleri okumak ve raporlamakla geçirmesi son derece maliyetli.

Öte yandan, bir mobil robot, tesis etrafında belirli bir zamanlamayla dolaşabilir ve Levatas yazılımı kullanarak aynı denetimleri otomatik olarak gerçekleştirebilir. Bir robota dağıtım, bu tür veri toplama için tutarlılık, güvenilirlik ve doğruluk seviyeleri getirir. Ayrıca, insan çalışanları, iş için daha değerli görevlere ayırır – yalnızca bir insan tarafından yapılabilecek işleri yapar.

Levatas, otonom teknoloji ile bu sorunu nasıl çözer?

Basitçe söyleyeyim: manuel insan operasyonuna ihtiyaç duyan endüstriyel bir çözüm,几乎 hiçbir ROI sunmaz. Müşterilerimiz bunu satın almaz. Bu nedenle, tüm donanım ortaklarımız tam otomatiklik sunan çözümler sağlar. Cihazları, denetim rotalarını oluşturur, denetim modellerini çalıştırır ve şarj edilmek için güç kaynaklarına geri döner – tüm bunlar bir döngü içinde gerçekleşir.

İnsan işçiler, bu otomatik çözümleri çalışır durumda olduğundan emin olmak için masih göz kulak olurlar. Tıpkı herhangi bir junior çalışanın eğitimde olduğu gibi, AI henüz her zaman mükemmel bir analiz ve karar verme yapamaz. Teknolojimizi, insanları processoğrafik yardım etmek zorunda kaldığında tanımlamak için tasarlıyoruz. Alanımızda bu, “insan-çevrimiçi” iş akışı olarak adlandırılır ve bu, Levatas platformunun bir parçasıdır. Genel hedef, insanların izleme ile ilgili görevlerde geçirdiği zamanı sürekli azaltırken, insan işçilerin masih bilgilendirildiğinden ve masih karar verme yetkisine sahip olduğundan emin olmaktır.

Levatas için diğer kullanım örnekleri nelerdir?

Analog göstergelerin tespiti ve okunmasının yanı sıra, termal anormallik tespiti, kişi tespiti, robotik çarpışma önleme, güvenlik uyumluluk izleme ve değişim algılama makine öğrenimi temelinde inşa edilen bir dizi denetim modeli sunuyoruz. Müşterilerimizin mevcut “raflardan” denetim modellerimizle karşılanmayan ihtiyaçları olduğunda, müşterilerle birlikte özel çözümler geliştirmek için bir ekibimiz var.

Spot robotlarını dağıtmaya olan heyecanımıza rağmen, Levatas’ın otomatik denetim çözümleri ayrıca insansız hava araçlarında, kamera ağlarında ve herhangi bir tür veri toplama cihazıyla – endüstriyel IoT sensörleri gibi – entegre edilebilir.

Teknik olarak uzman olmadığınız ve kodlamayı bilmediğiniz bir AI şirketini kurarken karşılaşılan zorlukları tartışabilir misiniz?

Her zaman, işi yapabilmek için inanılmaz zeki geliştiricilere güveniyorum ve teknoloji stratejisi açısından bizi doğru yollara yönlendirmek için onlara güveniyorum. İşletmeyi kurarken, doğru karışımı “yapabilirim” tutumu, olumlu bir bakış açısı ve girişimci ruhu düşünüyorum, bu da beni ilk adıma yöneltti.

Levatas, ilk günlerden bu yana, hep birlikte inşa ettiğimiz bir ekip işi oldu. Kısa sürede, kişisel teknik yeteneklerimin eksikliği, işin büyümesi karşısında büyük bir engel olmadı.

Levatas hakkında paylaşmak istediğiniz başka bir şey var mı?

Bu yılın başlarında tohum sermaye artırımımızı tamamladık, böylece roket gemisini yakıtla doldurduk. Çözümlerimiz, muhteşem kurumsal müşterilerimiz tarafından piyasada doğrulanıyor ve pipeline’miz gün geçtikçe büyüyor. Yakında bazı heyecan verici yeni müşteri duyuruları yapılacak ve bu yılın ilerleyen döneminde dünya çapında ilk ürün özelliklerini duyuracağız. İzlemeye devam edin!

Harika röportaj için teşekkürler, daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular Levatas ziyaret edebilir.