Інтерв’ю
Кріс Нільсен, засновник і генеральний директор Levatas – Серія інтерв’ю
Кріс Нільсен є засновником і генеральним директором Levatas. Levatas створює комплексні рішення штучного інтелекту, моделі машинного навчання та системи з людиною в циклі, які значно покращують спосіб автоматизації візуальних інспекцій підприємств.
Levatas і її патентована технологія машинного навчання, Когнітивна платформа інспекцій™, повністю автоматизують промислові програми інспекцій для своїх глобальних клієнтів – лідерів ринку. Когнітивна платформа інспекцій™ інтегрується з передовими роботами, камерами та дронами, а також з попередньо натренованими або спеціально розробленими моделями інспекції машинного навчання для надання комплексної автоматизації промислових випадків інспекцій.
Базуючись у Південній Флориді, Levatas обслуговує як регіональний, так і глобальний ринок, працюючи з клієнтами-лидерами галузі, такими як BMW, AB InBev, Dow Chemical, Boston Dynamics, Praxair, Johnson Controls, NextEra Energy/FPL, Ryder, Royal Caribbean, PGA of America, Carrier, G4S, HSBC та інші.
Чи можете ви розповісти про генезис історії Levatas і те, як вона виникла після того, як ви втратили роботу в компанії з програмного забезпечення?
У 2006 році я працював у сфері продажів в компанії з програмного забезпечення, яка спеціалізувалася на програмному забезпеченні проти шкідливих програм для великих телекомунікаційних клієнтів. Під час роботи над цим проектом я розробив процес створення макетів програмного забезпечення, який допоміг мені закрити більше угод. Я працював добре, але сама компанія переживала труднощі. Того ж року мене звільнили разом з багатьма членами команди.
З цього досвіду я взяв свої початкові цифрові дизайнерські навички – і позитивний підхід підприємця – і почав пропонувати свої послуги з розробки програмного забезпечення місцевим підприємствам у Південній Флориді. Потім все почало розвиватися. Один малий клієнт порекомендував мене середньому клієнтові, і мої нові рахунки почали зростати. Коли відгуки задоволених клієнтів почали надходити, мені довелося почати наймати фахівців з розробки, щоб не відставати від зростання бізнесу та нашого розширення в цифровому дизайні. Ми швидко стали універсальною цифровою агенцією, створюючи все – від веб-сайтів до платформ електронної комерції, до інтеграції програмного забезпечення -甚至 пропонуючи послуги цифрового маркетингу.
Levatas спочатку була загальнопurpose цифровою агенцією, чи можете ви розповісти, як Levatas потім перейшла до штучного інтелекту?
Хоча загальний підхід агенції був хорошим для зростання доходів, ми визнали, що буде важко підтримувати якість і послідовність при розширенні наших послуг. Ми вирішили звузити наш фокус; відійти від послуг дизайну та розробки та зосередитися виключно в галузі штучного інтелекту та рішень машинного навчання.
Хоча це може здатися великим стрибком – від цифрової агенції, яка пропонує консультаційні послуги, до створення підприємства SaaS, орієнтованого на рішення машинного навчання – це був природний і органічний перехід.
Ми працювали з деякими з найбільших компаній світу, створюючи спеціальні цифрові рішення на основі їхніх даних та систем. По різних платформах і галузях ми виявили явні та послідовні технологічні пробіли, які, на наш погляд, виглядали як ринкові можливості. Врешті-решт, ми вирішили створити рішення та продукти для заповнення цих пробілів, і в 2020 році Levatas офіційно перейшла від професійних послуг та консультацій до розробки програмного забезпечення штучного інтелекту та машинного навчання. Це був правильний крок.
Який був ключовий момент, коли було вирішено, що Levatas зосередиться на сприйнятті машини за допомогою природної мови та комп’ютерного зору проти загального штучного інтелекту?
Як не-технічний засновник компанії з передової технології, я став khá хорошим у слуханні надзвичайно розумних людей у команді Levatas. Це був мій бізнес-партнер і технічний директор, Даніель Брюс, який встановив бачення для Levatas зосередитися на рішеннях комп’ютерного зору. Потім він уточнив це бачення далі до “автоматизації промислових інспекцій”.
Моя перша думка була така, що це буде занадто вузька ніша, і що ми можемо не знайти достатньо клієнтів, щоб задовольнити наші цілі зростання бізнесу. Я не міг бути більш помилковим. Виявилося, що це цілий ринок сам по собі, повний величезних глобальних підприємств-клієнтів, яким потрібне саме те, що ми будували.
Що більше, існує швидко зростаюча галузь виробників передової апаратури захоплення даних – зокрема: роботів, дронів, камер, датчиків IoT тощо – які також шукають рішення, які ми будували в Levatas. Цей перехід компанії відбувся у двох досить різних етапах за останні 5-6 років. Перший етап бачив наш перехід від загальних консультантів з цифрової трансформації до спеціалізації штучного інтелекту та машинного навчання (але все ще як консультанти). Останній етап нашої еволюції бачив наш перехід з професійних послуг у нову модель розробки програмного забезпечення, якою ми є сьогодні.
Levatas уклала партнерство з однією з найбільш цікавих компаній у сфері робототехніки – Boston Dynamics – Чи можете ви поділитися деякими деталями щодо цього партнерства?
Справді, мені важко говорити про наше партнерство з Boston Dynamics без того, щоб звучати як повний фанат. [сміється] Тоді ж, робота з людьми та роботами Spot від Boston Dynamics була однією з найбільш особисто та професійно задовольняючих речей, які я коли-небудь робив. Моя команда відчуває те саме.
Не тільки вони створюють найвищі та найкращі динамічні мобільні роботи світу, але вони просто хороші люди для роботи. Основна річ полягає в тому, що роботи Spot виходять “з коробки” з лідерством на ринку атлетичної інтелектуальності та фізичних можливостей. Що їм все ще потрібно, однак, це “навчання на робочому місці” певного роду, щоб дозволити їм зрозуміти свої середовища з когнітивної інтелектуальної точки зору. Це місце, де Levatas вступає в дію.
Нші моделі промислових інспекцій та Когнітивна платформа інспекцій дозволяють роботам Spot інспектувати критичні елементи об’єктів наших клієнтів, дозволяючи їм зрозуміти, що вони бачать, і як реагувати на основі результатів. Хоча роботи Spot здатні на багато речей, ми зазвичай знаходимо себе в ситуації, коли розгортаємо їх у випадках безпеки, безпеки та профілактичного обслуговування. Ці випадки не є специфічними для однієї галузі, але ми бачимо великий попит у сфері електричної промисловості, нафти та газу, а також виробництва поряд з Boston Dynamics.
Чому читання аналогових манометрів є таким болючим моментом для виробників?
Ви не подумали б, що читання аналогових манометрів є особливо цікавою сферою для інновацій. Але для фахівців, які відповідають за експлуатацію, обслуговування та надання виходів цих підприємств, це велика справа.
Даний промисловий об’єкт може мати тисячі аналогових манометрів, які контролюють різні промислові обладнання. Наразі персонал повинен постійно контролювати ці манометри (вручну), щоб забезпечити безперебійну роботу підприємства та вихід продукції. Хоча цифрові манометри доступні, багато підприємств працюють з використанням спадкової апаратури, призначеної для тривалого використання. Сенсоризація тисяч одиниць обладнання може коштувати мільйони доларів. Це також дуже дорого мати надзвичайно розумних і здатних людей, які проводять свій час, кожен день, ходячи по підприємству, щоб вручну читати та повідомляти про ці аналогові манометри. Не тільки ручний контроль вкрай неефективний, але він також легко може відставати через нестачу працівників та інші пресингуючі завдання з обслуговування. І якщо обладнання виходить з ладу через те, що його не перевіряють досить часто, це може привести до ще більш дорогої проблеми.
Натомість мобільний робот може ходити по підприємству за встановленим графіком, проводячи ті самі інспекції автономно за допомогою програмного забезпечення Levatas. Розгортання робота вводить наступний рівень послідовності, надійності та точності цього типу захоплення даних. Це також звільняє людських працівників, щоб вони могли проводити свій час на більш важливих завданнях для бізнесу – виконувати роботу, яку можуть виконувати лише люди.
Як Levatas вирішує цю проблему за допомогою автономної технології?
Просто кажучи: промислове рішення, яке вимагає ручної людської діяльності, пропонує мало до жодного повернення інвестицій. Наші клієнти не куплять це. Це чому всі наші партнери з апаратури пропонують рішення з повною автономією. Їхні пристрої створюють маршрути інспекцій, запускають моделі інспекцій та повертаються до своїх джерел живлення для зарядки – все по циклу.
Людські працівники все ще будуть стежити за цими автоматизованими рішеннями, щоб переконатися, що вони працюють так, як передбачено. Як і будь-який молодий працівник, який навчається, штучний інтелект ще не достатньо точний, щоб зробити ідеальний аналіз і рішення кожен раз. Ми проектуємо нашу технологію так, щоб вона могла визначати, коли їй потрібно залучити людину до процесу, щоб допомогти зробити правильний висновок. У нашій галузі це називається робочим процесом “людина в циклі”, і це частина платформи Levatas. Загалом, мета полягає в тому, щоб постійно зменшувати час, який люди проводять на завданнях, пов’язаних з моніторингом, при цьому зберігаючи людських працівників у курсі та наділяючи їх повноваженнями приймати рішення.
Які інші випадки використання для Levatas?
Крім виявлення та читання аналогових манометрів, ми також пропонуємо виявлення теплових аномалій, виявлення осіб, уникнення колізій роботів, моніторинг дотримання вимог безпеки та ряд можливостей моделей інспекцій на основі машинного навчання. Коли наші клієнти мають потреби, які ще не задовольняються нашими існуючими “з коробки” моделями інспекцій, у нас є команда, яка працює з клієнтом над розробкою спеціальних рішень.
Хоча ми радіємо нашої роботі з розгортанням роботів Spot, автоматизовані інспекційні рішення від Levatas також розгортаються на дронах, мережах камер та можуть бути інтегровані з будь-якими іншими пристроями захоплення даних – такими як промислові датчики IoT.
Чи можете ви розповісти про деякі з викликів при запуску компанії штучного інтелекту без надзвичайної технічної підготовки та без знання мови програмування?
Я завжди покладався на мою команду надзвичайно розумних розробників, щоб зробити роботу, і щоб спрямувати нас правильним шляхом з точки зору технологічної стратегії. Коли справа дійшла до фактичного запуску бізнесу, я думаю, що у мене був правильний склад “можу зробити” настрою, позитивного настрою та підприємницького духу, який привів мене до того, щоб зробити перший стрибок.
Від моменту цього першого стрибка в глибину Levatas була вся про команду, і про будівництво цього разом. Коротко кажучи, завдяки команді, яку я зміг збудувати навколо себе на ранніх етапах (і до сьогодні), моя особиста технічна некомпетентність не була великим перепоною, коли ми росли бізнес.
Чи є щось інше, що ви хотіли б поділитися про Levatas?
Ми тільки що завершили наш раунд капіталу раннього етапу раніше цього року, ефективно заправивши ракету паливом. Нші рішення бачать валідацию на ринку з нашими чудовими клієнтами підприємств, а наш трубопровід росте з дня в день на цьому етапі. Деякі цікаві оголошення нових клієнтів будуть виходити за найближчі місяці, і ми оголосимо про деякі світові першості продукту пізніше цього року. Залишайтеся на зв’язку!
Дякую за велике інтерв’ю, читачам, які бажають дізнатися більше, слід відвідати Levatas.
