Chris Nielsen, Người sáng lập và Giám đốc điều hành của Levatas – Loạt phỏng vấn

Chris Nielsen là Người sáng lập và Giám đốc điều hành của Levatas. Levatas xây dựng các giải pháp AI toàn diện, mô hình học máy và hệ thống vòng lặp con người giúp tăng cường cách các doanh nghiệp tự động hóa kiểm tra trực quan.

Levatas và công nghệ học máy được cấp bằng sáng chế của nó, Nền tảng Kiểm tra Nhận thức ™, tự động hóa hoàn toàn các chương trình kiểm tra công nghiệp cho khách hàng hàng đầu thị trường toàn cầu. Nền tảng Kiểm tra Nhận thức ™ tích hợp với robot tiên tiến, máy ảnh và máy bay không người lái, cũng như mô hình kiểm tra ML được đào tạo trước hoặc xây dựng tùy chỉnh để cung cấp tự động hóa từ đầu đến cuối cho các trường hợp sử dụng kiểm tra công nghiệp.

Dựa tại Nam Florida, Levatas phục vụ cả thị trường khu vực và toàn cầu, làm việc với các khách hàng hàng đầu trong ngành như BMW, AB InBev, Dow Chemical, Boston Dynamics, Praxair, Johnson Controls, NextEra Energy (NEE ) / FPL, Ryder, Royal Caribbean, PGA của Mỹ, Carrier, G4S, HSBC và nhiều hơn nữa.

Bạn có thể thảo luận về câu chuyện khởi nguồn của Levatas và cách nó bắt nguồn từ việc bạn bị mất việc tại một công ty phần mềm không?

Vào năm 2006, tôi đang làm việc trong bộ phận Bán hàng của một công ty phần mềm tập trung vào phần mềm chống malware trắng cho các khách hàng viễn thông lớn. Trong vai trò đó, tôi đã phát triển một quy trình thiết kế mô hình của phần mềm giúp tôi ký kết nhiều thỏa thuận hơn. Tôi đã làm tốt nhưng công ty đó đã gặp khó khăn. Sau đó cùng năm, tôi bị sa thải cùng với nhiều thành viên trong nhóm.

Từ trải nghiệm đó, tôi đã lấy kỹ năng thiết kế kỹ thuật số cơ bản của mình – và thái độ doanh nghiệp tích cực – và bắt đầu cung cấp dịch vụ thiết kế và phát triển phần mềm tùy chỉnh cho các doanh nghiệp địa phương ở Nam Florida. Sau đó mọi thứ bắt đầu phát triển. Một khách hàng kinh doanh nhỏ giới thiệu tôi cho một khách hàng cỡ trung, và các tài khoản mới của tôi bắt đầu lớn hơn và lớn hơn. Khi nhiều khách hàng hài lòng giới thiệu tôi, tôi phải bắt đầu thuê các chuyên gia phát triển để theo kịp sự tăng trưởng của doanh nghiệp và sự mở rộng của chúng tôi vào thiết kế kỹ thuật số. Chúng tôi nhanh chóng trở thành một cơ quan kỹ thuật số đa năng, xây dựng mọi thứ từ trang web đến nền tảng thương mại điện tử, đến tích hợp phần mềm backend – thậm chí cung cấp dịch vụ tiếp thị kỹ thuật số.

Levatas ban đầu là một cơ quan kỹ thuật số đa năng, bạn có thể thảo luận về cách Levatas sau đó chuyển sang AI không?

Mặc dù cách tiếp cận đa năng, nhà bếp của chúng tôi là tốt cho sự tăng trưởng doanh thu, nhưng chúng tôi nhận ra rằng sẽ khó duy trì chất lượng và tính nhất quán khi các dịch vụ mở rộng. Chúng tôi quyết định thu hẹp sự tập trung của mình; rời khỏi các dịch vụ thiết kế và phát triển và tập trung độc quyền vào lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và các giải pháp học máy.

Mặc dù nó có vẻ như là một bước nhảy lớn – từ một cơ quan kỹ thuật số cung cấp dịch vụ tư vấn đến xây dựng một giải pháp SaaS doanh nghiệp tập trung vào học máy – nhưng nó thực sự là một chuyển đổi tự nhiên và hữu cơ.

Chúng tôi đã làm việc với một số công ty lớn nhất thế giới, xây dựng các giải pháp kỹ thuật số tùy chỉnh dựa trên dữ liệu và hệ thống phía sau của họ. Trong nhiều nền tảng và ngành công nghiệp, chúng tôi đã phát hiện ra các khoảng trống công nghệ rõ ràng và nhất quán, những khoảng trống mà chúng tôi cho là cơ hội thị trường. Cuối cùng, chúng tôi quyết định xây dựng các giải pháp và sản phẩm để lấp đầy những khoảng trống đó và vào năm 2020, Levatas chính thức chuyển từ dịch vụ chuyên nghiệp và tư vấn sang phát triển sản phẩm phần mềm AI / ML. Đó là động thái đúng đắn.

Điều gì là khoảnh khắc quan trọng khi Levatas quyết định tập trung vào nhận thức máy bằng cách sử dụng cả xử lý ngôn ngữ tự nhiên và thị giác máy tính so với việc trở thành một công ty AI chung chung?

Là một người sáng lập không kỹ thuật của một công ty công nghệ tiên tiến, tôi đã trở nên tốt trong việc lắng nghe những người thông minh vô cùng trên đội ngũ Levatas. Đó là đối tác kinh doanh và CTO của tôi, Daniel Bruce, người đã đặt tầm nhìn cho Levatas để tập trung vào các giải pháp thị giác máy tính. Sau đó, anh ấy đã sắc nét hóa tầm nhìn đó hơn nữa thành “tự động hóa các giải pháp kiểm tra công nghiệp”.

Sự suy nghĩ đầu tiên của tôi là điều này sẽ là một niều quá nhỏ, và chúng tôi có thể không tìm thấy đủ khách hàng để đáp ứng các mục tiêu tăng trưởng kinh doanh của chúng tôi. Tôi không thể sai lầm hơn. Hóa ra đây là một thị trường hoàn chỉnh, đầy đủ các khách hàng doanh nghiệp lớn toàn cầu cần chính xác những gì chúng tôi đang xây dựng.

Cái gì nữa, có một lĩnh vực dữ liệu thu thập phần cứng tiên tiến đang mở rộng nhanh chóng – cụ thể là: robot, máy bay không người lái, máy ảnh, cảm biến IoT, v.v. – cũng đang tìm kiếm các giải pháp chúng tôi đang xây dựng tại Levatas. Sự chuyển đổi công ty này đã xảy ra trong hai giai đoạn khá riêng biệt trong 5-6 năm qua. Giai đoạn đầu tiên chứng kiến chúng tôi chuyển từ tư vấn chuyển đổi số chung chung sang chuyên môn hóa AI / ML (vẫn là tư vấn). Giai đoạn cuối cùng của sự tiến hóa của chúng tôi chứng kiến chúng tôi chuyển ra khỏi dịch vụ chuyên nghiệp vào mô hình kinh doanh phát triển sản phẩm phần mềm mới, điều mà chúng tôi là ngày nay.

Levatas đã hợp tác với một trong những công ty thú vị nhất trong không gian robot – Boston Dynamics – Bạn có thể chia sẻ một số chi tiết về quan hệ đối tác này không?

Thành thực, thật khó cho tôi nói về quan hệ đối tác Boston Dynamics của chúng tôi mà không nghe như một người hâm mộ hoàn toàn. [cười] Đó nói, được làm việc cùng những người và robot Spot từ Boston Dynamics đã là một trong những điều cá nhân và chuyên nghiệp nhất tôi đã từng làm. Đội của tôi cảm thấy giống nhau.

Không chỉ họ tạo ra những robot di động động tiên tiến và có khả năng nhất trên thế giới, mà họ cũng là những người tuyệt vời để làm việc cùng. Dòng dưới cùng là robot Spot đến ‘hộp’ với trí tuệ thể thao và khả năng thể chất hàng đầu. Những gì họ vẫn cần, tuy nhiên, là “đào tạo tại chỗ” theo một cách nào đó, cho phép họ hiểu môi trường của họ từ quan điểm trí tuệ nhận thức. Đó là nơi Levatas tham gia.

Mô hình kiểm tra công nghiệp và Nền tảng Kiểm tra Nhận thức của chúng tôi cho phép robot Spot kiểm tra các yếu tố quan trọng của cơ sở của khách hàng, cho phép họ hiểu những gì họ đang thấy và cách phản ứng dựa trên những phát hiện. Mặc dù robot Spot có khả năng làm rất nhiều điều, nhưng chúng tôi thường thấy mình triển khai chúng trong các trường hợp sử dụng an toàn, bảo mật và bảo trì phòng ngừa. Những trường hợp sử dụng này không cụ thể cho bất kỳ ngành nào, nhưng chúng tôi đang thấy nhu cầu rất lớn trong không gian Tiện ích Điện, Dầu khí, và Sản xuất cùng với Boston Dynamics.

Tại sao việc đọc đồng hồ đo tương tự lại là một điểm đau cho các nhà sản xuất?

Bạn sẽ không nghĩ về việc đọc đồng hồ đo tương tự là một lĩnh vực đặc biệt thú vị cho sự đổi mới. Nhưng đối với những chuyên gia được giao nhiệm vụ vận hành, duy trì và cung cấp đầu ra của các cơ sở đó, đó là một vấn đề lớn.

Một cơ sở công nghiệp nhất định có thể có hàng nghìn đồng hồ đo tương tự theo dõi các thiết bị công nghiệp khác nhau. Hiện tại, nhân viên phải liên tục theo dõi những đồng hồ đo đó (bằng tay) để đảm bảo thời gian hoạt động của cơ sở và sản lượng trên mục tiêu. Mặc dù đồng hồ đo kỹ thuật số có sẵn, nhưng nhiều cơ sở hoạt động bằng thiết bị di sản được thiết kế để kéo dài hàng thập kỷ. Việc cảm biến hóa hàng nghìn mảnh thiết bị có thể tốn hàng triệu đô la. Nó cũng rất tốn kém để có những con người thông minh và có khả năng chi tiêu hàng ngày của họ để đi bộ xung quanh cơ sở để đọc và báo cáo về những đồng hồ đo tương tự. Không chỉ việc giám sát thủ công rất không hiệu quả, mà nó cũng có thể dễ dàng bị tụt lại phía sau trong tình trạng thiếu hụt lao động và các trách nhiệm bảo trì quan trọng hơn. Và nếu thiết bị hỏng hóc vì nó không được kiểm tra thường xuyên, điều đó có thể dẫn đến các vấn đề tốn kém hơn.

Ngược lại, một robot di động có thể đi bộ xung quanh cơ sở theo lịch trình đặt trước, thực hiện những cuộc kiểm tra đó một cách tự động bằng phần mềm Levatas. Triển khai một robot giới thiệu sự nhất quán, độ tin cậy và độ chính xác cấp độ tiếp theo với loại thu thập dữ liệu này. Nó cũng giải phóng nhân viên cho phép họ dành thời gian của mình vào các nhiệm vụ có giá trị cao hơn cho doanh nghiệp – làm việc mà chỉ có thể được thực hiện bởi một con người.

Levatas giải quyết vấn đề này với công nghệ tự động như thế nào?

Đơn giản là: một giải pháp công nghiệp yêu cầu hoạt động thủ công của con người cung cấp rất ít ROI. Khách hàng của chúng tôi sẽ không mua nó. Đó là lý do tại sao tất cả các đối tác phần cứng của chúng tôi cung cấp các giải pháp có tính tự động hoàn toàn. Các thiết bị của họ tạo ra các tuyến đường kiểm tra, chạy các mô hình kiểm tra và quay lại nguồn điện của chúng để sạc lại – tất cả trong một vòng lặp.

Các công nhân sẽ vẫn theo dõi những giải pháp tự động này, đảm bảo chúng hoạt động như dự định. Giống như bất kỳ nhân viên mới nào đang trong quá trình đào tạo, AI vẫn chưa đủ chính xác để đưa ra phân tích và quyết định hoàn hảo mọi lúc. Chúng tôi thiết kế công nghệ của mình để nhận ra khi nó phải đưa một con người vào quá trình để giúp đưa ra quyết định đúng. Trong lĩnh vực của chúng tôi, điều này được gọi là “luồng công việc con người” và nó là một phần của nền tảng Levatas. Tổng thể, mục tiêu là giảm thời gian mà con người dành cho các nhiệm vụ liên quan đến giám sát trong khi vẫn đảm bảo rằng công nhân luôn được thông báo và nắm giữ quyền lực quyết định.

Có những trường hợp sử dụng nào khác cho Levatas?

Bên cạnh việc phát hiện và đọc đồng hồ đo tương tự, chúng tôi cũng cung cấp phát hiện bất thường nhiệt, phát hiện người, tránh va chạm robot, giám sát tuân thủ an toàn và một loạt các khả năng mô hình kiểm tra dựa trên học máy phát hiện thay đổi. Khi khách hàng của chúng tôi có nhu cầu không được đáp ứng bởi các mô hình kiểm tra “trên kệ” hiện có của chúng tôi, chúng tôi có một đội làm việc với khách hàng để phát triển các giải pháp tùy chỉnh.

Mặc dù chúng tôi rất hào hứng về công việc của mình khi triển khai robot Spot, nhưng các giải pháp kiểm tra tự động từ Levatas cũng được triển khai trên máy bay không người lái, mạng máy ảnh và có thể được tích hợp với bất kỳ loại thiết bị thu thập dữ liệu nào – chẳng hạn như cảm biến IoT công nghiệp.

Bạn có thể thảo luận về một số thách thức khi ra mắt một công ty AI mà không phải là siêu kỹ thuật và không biết cách mã hóa không?

Tôi đã luôn dựa vào đội ngũ các nhà phát triển thông minh vô cùng để hoàn thành công việc và hướng dẫn chúng tôi xuống các con đường chiến lược công nghệ đúng đắn. Khi nói đến việc bắt đầu kinh doanh, tôi thích nghĩ rằng tôi đã có sự kết hợp đúng đắn của ‘tôi có thể làm được’ thái độ, một quan điểm tích cực và tinh thần doanh nghiệp đã dẫn tôi đến bước nhảy ban đầu.

Kể từ khoảnh khắc đó, Levatas đã là tất cả về đội ngũ và xây dựng điều này cùng nhau. Tóm lại, nhờ vào đội ngũ mà tôi đã xây dựng xung quanh mình trong những ngày đầu (và cho đến ngày nay), khả năng kỹ thuật cá nhân hạn chế của tôi đã không phải là một chướng ngại vật lớn khi chúng tôi phát triển kinh doanh.

Có điều gì khác mà bạn muốn chia sẻ về Levatas?

Chúng tôi vừa hoàn thành vòng gọi vốn hạt giống vào đầu năm nay, hiệu quả lấp đầy tên lửa với nhiên liệu. Các giải pháp của chúng tôi đang được xác nhận trên thị trường với khách hàng doanh nghiệp tuyệt vời của chúng tôi, và đường ống dẫn của chúng tôi đang phát triển theo ngày tại thời điểm này. Một số thông báo khách hàng mới thú vị sẽ được công bố trong vài tháng tới, và chúng tôi sẽ công bố một số tính năng sản phẩm hàng đầu thế giới sau này trong năm. Hãy theo dõi!

Cảm ơn bạn vì cuộc phỏng vấn tuyệt vời, những người đọc muốn tìm hiểu thêm nên truy cập Levatas.