Кріс Нільсен, засновник і генеральний директор Levatas – Інтерв’ю серія

Кріс Нільсен – засновник і генеральний директор Levatas. Levatas створює комплексні рішення штучного інтелекту, моделі машинного навчання та системи з людиною в циклі, які значно підвищують рівень автоматизації візуального контролю в бізнесі.

Levatas і її патентована технологія машинного навчання, Когнітивна платформа інспекції™, повністю автоматизують промислові програми інспекції для глобальних клієнтів, які є лідерами ринку. Когнітивна платформа інспекції™ інтегрується з передовими роботами, камерами і дронами, а також з попередньо натренованими або спеціально розробленими моделями інспекції машинного навчання для надання комплексної автоматизації промислових інспекцій.

Levatas, що базується в Південній Флориді, обслуговує регіональний і глобальний ринок, працюючи з клієнтами, які є лідерами галузі, такими як BMW, AB InBev, Dow Chemical, Boston Dynamics, Praxair, Johnson Controls, NextEra Energy (NEE ) /FPL, Ryder, Royal Caribbean, PGA of America, Carrier, G4S, HSBC та інші.

Можете розповісти про історію створення Levatas і як вона виникла після того, як ви втратили роботу в компанії з розробки програмного забезпечення?

У 2006 році я працював у сфері продажів в компанії з розробки програмного забезпечення, яка спеціалізувалася на розробці програмного забезпечення для великих телекомунікаційних клієнтів. Під час роботи я розробив процес створення макетів програмного забезпечення, який допоміг мені закрити більше угод. Однак компанія сама переживала труднощі, і того ж року мене звільнили разом з багатьма членами команди.

Після цього досвіду я взяв свої початкові цифрові дизайнерські навички та позитивний підхід до підприємництва і почав пропонувати свої послуги з розробки програмного забезпечення місцевим підприємствам у Південній Флориді. Потім все пішло у правильному напрямку. Один малий клієнт порекомендував мене середньому клієнтові, а мої нові рахунки почали зростати. Коли все більше клієнтів стали задоволені, мені довелося почати наймати фахівців з розробки програмного забезпечення, щоб підтримувати зростання бізнесу та розширення у сфері цифрового дизайну. Ми швидко стали агентством, яке займалося всіма аспектами цифрового дизайну, від створення веб-сайтів до платформ електронної комерції, інтеграції програмного забезпечення та навіть надання послуг з цифрового маркетингу.

Levatas спочатку була загальнопurpose цифровим агентством, можете розповісти про те, як Levatas перейшла до штучного інтелекту?

Хоча загальний підхід агентства був хорошим для зростання доходів, ми зрозуміли, що буде важко підтримувати якість і послідовність при розширенні послуг. Ми вирішили звузити наш фокус, перейшовши від послуг з дизайну та розробки до спеціалізації виключно в галузі штучного інтелекту та рішень машинного навчання.

Хоча це може здатися великим стрибком – від цифрового агентства, яке пропонує консультаційні послуги, до створення підприємства з розробки програмного забезпечення, орієнтованого на рішення машинного навчання, – це був природний і органічний перехід.

Ми працювали з деякими з найбільших компаній світу, створюючи спеціалізовані цифрові рішення на основі їхніх даних та систем. Ми виявили чіткі та послідовні технологічні пробіли, які, на наш погляд, виглядали як ринкові можливості. У підсумку, ми вирішили створити рішення та продукти для заповнення цих пробілів, і у 2020 році Levatas офіційно перейшла від професійних послуг та консультування до розробки програмного забезпечення штучного інтелекту та машинного навчання. Це був правильний крок.

Який був ключовий момент, коли було вирішено, що Levatas буде зосереджена на машинному сприйнятті за допомогою природної мови та комп’ютерного зору, а не буде загальнопurpose компанією штучного інтелекту?

Як нек-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 щодо зосередження на рішеннях комп’ютерного зору. Потім він ще більше уточнив це бачення до “автоматизації промислових інспекційних рішень”.

Моя перша думка була така, що це буде занадто вузька ніша, і що ми можемо не знайти достатньо клієнтів для досягнення наших бізнес-цілей. Я не міг бути більш помилковим. Виявилося, що це цілий ринок сам по собі, повний великих глобальних клієнтів, яким потрібне саме те, що ми будували.

Що більше, існує швидко зростаюча галузь виробників передової апаратури для 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 з 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, яка є тією, яку ми маємо сьогодні.

Levatas уклала партнерство з однією з найбільш цікавих компаній у сфері робототехніки – Boston Dynamics. Можете поділитися деякими деталями щодо цього партнерства?

Щиро кажучи, мені важко говорити про наше партнерство з Boston Dynamics без того, щоб звучати як повний фанат. [сміється] Однак робота з людиною та роботами Spot від Boston Dynamics була однією з найбільш особисто та професійно повних речей, які я коли-небудь робив. Моя команда відчуває те саме.

Не тільки вони створюють найкращі та найздатніші динамічні мобільні роботи, але вони також просто хороші люди для роботи. Основна річ полягає в тому, що роботи Spot виходять “з коробки” з ринковим лідерством у спортивній та фізичній здатності. Однак їм все ще потрібно某种 “навчання на роботі”, яке дозволить їм зрозуміти свої середовища з когнітивної точки зору. Саме тут вступає Levatas.

Наші промислові інспекційні моделі та Когнітивна платформа інспекції 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 розгортаючи їх у випадках безпеки, безпеки та профілактичного обслуговування. Ці випадки не специфічні для однієї галузі, але ми бачимо великий попит у сфері електроенергетики, нафти та газу, а також виробництва разом з Boston Dynamics.

Чому читання аналогових манометрів є такою болючою точкою для виробників?

Ви не подумали б, що читання аналогових манометрів є особливо цікавою сферою для інновацій. Однак для фахівців, які відповідають за експлуатацію, обслуговування та надання виходів цих об’єктів, це велика справа.

Даний промисловий об’єкт може мати тисячі аналогових манометрів, які контролюють різні промислові обладнання. Зараз персонал повинен постійно контролювати ці манометри (вручну), щоб забезпечити безперебійну роботу об’єкта та відповідність продуктивності. Хоча цифрові манометри доступні, багато об’єктів працюють з застарілим обладнанням, яке призначено для тривалого використання. Сенсоризація тисяч одиниць обладнання може коштувати мільйонів доларів. Це також дуже дорого мати надзвичайно розумних і здатних людей, які проводять свій день, кожен день, ходячи по об’єкту, щоб вручну читати та повідомляти про ці аналогові манометри. Не тільки ручний контроль дуже неефективний, але він також легко може відставати через нестачу працівників та інші більш важливі завдання з обслуговування. І якщо обладнання виходить з ладу через те, що його не перевіряють так часто, це може привести до ще більш дорогої проблеми.

Натомість мобільний робот може ходити по об’єкту за встановленим графіком, проводячи ті самі інспекції автономно за допомогою програмного забезпечення Levatas. Розгортання робота вводить наступний рівень послідовності, надійності та точності цього типу даних. Це також звільняє людей від проведення часу на вищому рівні завдань для бізнесу – роблячи роботу, яку можуть робити лише люди.

Як Levatas вирішує цю проблему за допомогою автономної технології?

Просто кажучи: промислове рішення, яке вимагає ручної роботи людини, пропонує мало до жодного повернення інвестицій. Наші клієнти не куплять це. Саме тому всі наші партнери з апаратного забезпечення пропонують рішення з повною автономією. Їхні пристрої створюють маршрути інспекції, запускають інспекційні моделі та повертаються до своїх джерел живлення для зарядки – все по колу.

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 визнати, коли їй потрібно залучити людину до процесу, щоб допомогти зробити правильний вибір. У нашій галузі це називається “людина в циклі” робочий процес, 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 надаючи їм повноваження щодо прийняття рішень.

Які інші випадки використання для Levatas?

Крім виявлення та читання аналогових манометрів, ми також пропонуємо виявлення теплових аномалій, виявлення осіб, уникнення колізій роботів, моніторинг безпеки та ряд інспекційних моделей на основі машинного навчання. Коли у наших клієнтів є потреби, які ще не задовольняються нашими існуючими “з коробки” інспекційними моделями, у нас є команда, яка працює з клієнтом для розробки спеціальних рішень.

Хоча ми схвильовані нашою роботою з розгортанням роботів Spot, автоматизовані інспекційні рішення від Levatas також розгортаються на дронах, мережах камер та можуть інтегруватися з будь-якими іншими типами пристроїв захоплення даних – такими як промислові датчики IoT.

Можете розповісти про деякі з труднощів у запуску компанії штучного інтелекту без технічних знань та без знання мови програмування?

Я завжди покладався на мою команду надзвичайно розумних розробників, щоб зробити роботу, і спрямовувати нас правильним шляхом з точки зору технологічної стратегії. Коли справа дійшла до фактичного запуску бізнесу, я думаю, що у мене був правильний поєднання “можу зробити” настрою, позитивного настрою та підприємницького духу, який привів мене до того, щоб зробити перший стрибок.

Від моменту того першого стрибка Levatas була вся про команду, і будівництво всього цього разом. Коротко кажучи, завдяки команді, яку я зміг створити навколо себе на ранній стадії (і до сьогодні), моя особиста відсутність технічних знань не була великим перешкодою, коли ми росли бізнес.

Чи є щось інше, що ви хотіли б поділитися про Levatas?

Ми тільки що завершили наш раунд капітального підвищення раніше цього року, ефективно заправивши ракету паливом. Наші рішення бачать валідацию на ринку з нашими чудовими клієнтами, і наш.pipeline зростає щодня зараз. Деякі цікаві нові оголошення клієнтів будуть виходити протягом наступних几个 місяців, і ми оголосимо деякі світові першості продуктів пізніше цього року. Залишіться на зв’язку!

Дякую за велике інтерв’ю, читачам, які хочуть дізнатися більше, слід відвідати Levatas.