Kaitlyn Albertoli ist die Gründerin von Buzz Solutions, einem KI-Unternehmen, das Anlagenfehlererkennung und prädiktive Analysen für Powerline-Inspektionen anbietet und kritische Einsparungen bei der Verhinderung von Leitungsunterbrechungen, Stromausfällen und entfachten Waldbränden aufgrund einer ausgefallenen Netzinfrastruktur.
Buzz Solutions wurde 2017 im Rahmen des Stanford Launchpad-Kurses gegründet. Könnten Sie uns frühzeitig einige Details dazu mitteilen? Tage?
Wir haben Buzz Solutions gegründet, um einen kritischen Bedarf zu decken, der in den frühen Tagen der Infrastrukturinspektionen von Stromversorgungsunternehmen auftauchte. Während dieser entscheidenden Zeit begannen Versorgungsunternehmen, mehr visuelle Daten zu sammeln, um gründliche und häufige Inspektionen sicherzustellen und zu ermöglichen. Von Anfang an haben wir viel Zeit damit verbracht, uns mit den Schmerzpunkten von Versorgungsunternehmen zu befassen und die kurz-und langfristige Vision für ihre Inspektionsprogramme zu verstehen.
Erkennen, dass jedes Dienstprogramm seine eigenen einzigartigen Untersuchungsmethoden hat und Routineprozess wurde klar, dass der beste Einstiegspunkt in den Markt hochpräzise und flexible KI-gestützte Algorithmen waren. In den ersten zwei Jahren bestand unsere Mission darin, die genauesten und am einfachsten neu trainierbaren Algorithmen auf dem Markt zu entwickeln, die Versorgungsunternehmen direkt in ihren bestehenden Systemen einsetzen konnten. Wir haben das offizielle Buzz Solutions PowerAI-Produkt im August 2019 auf dem Versorgungsmarkt eingeführt.
Versorgungsunternehmen sind verpflichtet, die gesamte Übertragungs-und Verteilungsinfrastruktur zu inspizieren, warum ist dies ein solches Problem für die alten manuellen Inspektionsmethoden?
Da die Versorgungsunternehmen verpflichtet sind, häufigere Inspektionen durchzuführen, steigt das Datenerfassungsniveau sprunghaft an. Versorgungsunternehmen sammeln 5-10x so viele Daten wie auf historischen Niveaus, oft sammeln sie jährlich Hunderttausende und Millionen von Bildern. Der aktuelle Analyseprozess dieser Daten erfolgt manuell mit Linemen und Außendiensttechnikern, was ein sehr mühsamer und nicht skalierbarer Prozess ist. Da Inspektionen häufiger werden, wird der manuelle Prozess teurer, zeitintensiver und erhöht das Risiko eines Infrastrukturausfalls, da Daten nicht rechtzeitig verarbeitet werden.
Welche Art von visuellen Verarbeitungsdaten werden im Feld erfasst?
Bilder und Videostreams werden derzeit im Feld mit Drohnen, Helikoptern, stationären Flügelflugzeuge und sogar bodengestützte Datenerfassung. Drohnen werden zu einem immer häufigeren Inspektionsmittel, da sie näher an Strukturen heranfliegen und Bilder aus verschiedenen Winkeln sammeln können, die mit bemannten Flugzeugen nicht möglich sind. Drohnen sind in der Lage, visuelle Bilder verschiedener elektrischer Komponenten, Stromnetzstrukturen, umgebender Vegetation und Standorte aufzunehmen. Dies ermöglicht eine umfassendere Inspektion, sodass ein Versorgungsunternehmen den Zustand jeder Infrastrukturkomponente sowohl für T&D-Stromleitungen als auch für Umspannwerke besser verstehen kann.
Welche Kosteneinsparungen ergeben sich durch die Analyse dieser Bilder mit KI im Vergleich zur manuellen Analyse?
Die Analyse von Bildern mit KI bietet enorme Kosteneinsparungen, die auch weiterhin anhalten mit der Zeit zunehmen. KI bietet eine direkte, anfängliche Kosteneinsparung von etwa 50 % im Vergleich zur manuellen Analyse, und mit der Zeit steigen diese Einsparungen exponentiell, da die KI Trends verfolgt und im Laufe der Zeit intelligenter wird. Dies ermöglicht gezieltere, fundiertere Inspektionen und verschafft Monteuren zusätzliche Einsparungen durch die Bereitstellung besserer Informationen, sodass sie den Weg zur Wartung klarer und schneller planen können.
Die Buzz Solutions-Technologie kann in nur wenigen Stunden erkennen, was behoben werden muss. Können Sie die KI erläutern, die dazu verwendet wird?
PowerAI Machine Vision-Algorithmen sind darauf trainiert, eine bestimmte Liste von Anomalien für die Versorgungsinfrastruktur zu erkennen. Wir haben zwei Jahre damit verbracht, diese Algorithmen von Grund auf neu zu erstellen und verschiedene Datensätze über Regionen und Zeitachsen hinweg zu aggregieren, um die KI zu trainieren, diese Fehler zu erfassen. Ein Vorteil, den wir haben, ist, dass wir unsere KI mit echten Bildern im Vergleich zu „synthetischen“ Bildern trainiert haben und unsere Genauigkeit bei der Identifizierung und Vorhersage von Gerätefehlern oder-problemen deutlich über dem Branchendurchschnitt liegt. Dies bedeutet, dass Versorgungsunternehmen Probleme viel schneller und effizienter beheben können.
Zusätzlich nutzt unsere KI das Human-in-the-Loop-Training, bei dem die Techniker und Ingenieure im Außendienst Daten in die KI einspeisen, wodurch das Modell im Laufe der Zeit intelligenter und personalisierter wird. Die umfassende Liste der Fehlermodi, die die PowerAI-Algorithmen heute erkennen, wurde aus den größten Anforderungen abgeleitet, die von Versorgungsunternehmen geäußert wurden.
Können Sie das verwendete prädiktive Analysesystem und die Vorteile, die es bietet, erläutern ?
Buzz verfolgt Trends und Ausfälle von Versorgungsanlagen im Laufe der Zeit und trägt so letztendlich dazu bei, dass die KI-und maschinellen Lernsysteme stärker, personalisierter und effizienter werden. Dies treibt die Systeme auch dazu, Erkenntnisse aus diesen Trends abzuleiten und Bereiche vorherzusagen, die anfällig für potenziell höhere Fehlerbereiche sind, d. h. „Hotspots“. Hier kommt das wahre Potenzial eines Predictive-Analytics-Systems ins Spiel und ermöglicht Versorgungsunternehmen einen besseren Einblick, wo und wann ihre Geräte ausfallen könnten.
Könnten Sie Ihre Pläne erläutern, auch auf den Wind-und Solarsektor abzuzielen?
Buzz hat sich bisher darauf konzentriert, die genaueste und effektivste KI-Lösung zu werden im Versorgungskontrollraum. Abgesehen davon gibt es viele andere Bereiche der Infrastruktur, einschließlich der Erzeugung erneuerbarer Energien, in denen Inspektionsanalysen erforderlich und sehr wertvoll sind. Buzz plant, über den T&D-Inspektionsbereich hinaus zu expandieren, und wird Ankündigungen zu einigen dieser konkreteren Markterweiterungen machen, sobald es neue Anwendungsfälle gibt, die wir in unser Portfolio aufnehmen.
Wie hilft die Optimierung des Energiesektors beim Klimawandel?
Buzz Solutions hilft bei nachhaltigkeitsorientierten Bemühungen und hilft bei einigen der größten klimabezogenen Probleme, mit denen wir heute konfrontiert sind, indem wir weniger netzbedingte Katastrophen, weniger Emissionen und eine erhöhte Netzzuverlässigkeit ermöglichen. Unsere KI-basierte Fehlererkennung reduziert Waldbrände, die durch fehlerhafte Anlagen ausgelöst werden, da wir Versorgungsunternehmen auf Ausfälle und das Eindringen von Vegetation in die Infrastruktur aufmerksam machen.
Zusätzlich kennzeichnen unsere Systeme häufig auftretende Fehlerbereiche („Hot Spots“). Vorher festgelegte Hot-Spot-Bereiche ermöglichen gezielte Inspektionen, anstatt dass Hubschrauber Hunderte von Kilometern ziellos fliegen. Gezielte Inspektionen helfen Versorgungsunternehmen, CO2-Emissionen zu reduzieren, und fördern vorausschauende Reaktionen statt reaktionäre Aktionen. Unsere Technologie ermöglicht ein widerstandsfähigeres und stabileres Netz und ermöglicht eine effiziente Durchdringung erneuerbarer Energiequellen in der Netzinfrastruktur.
Können Sie Ihre Gesamtvision der digitalen Transformation des Versorgungssektors erläutern?
Buzz Solutions steht an der Spitze der digitalen Transformation des Inspektions-und Wartungsworkflows für Energieversorger. Während die Erfassung weiterer Daten wichtig ist, ist es noch wichtiger, die Daten erfolgreich zu verwalten und aus diesen Informationen umsetzbare Erkenntnisse abzuleiten. Hier ist Buzz besonders wertvoll.
Unsere Lösung PowerAI bietet nicht nur schnelle Einblicke in den aktuellen Zustand der Infrastruktur, sondern verfolgt auch diese Daten und warnt einen Energieversorger vor einem Bereich, der das größte Risiko für das Stromnetz darstellt. PowerAI ermöglicht ein schnelleres Upgrade von Komponenten und einen effizienteren Weg zur Netzmodernisierung. Die digitale Transformation in der Branche hat eine nahtlose Datenerfassung ermöglicht, aber die Kraft der Daten besteht darin, die Rohdaten in ein zusammenhängendes Bild zu verwandeln und aus diesen Informationen spezifische Erkenntnisse abzuleiten.
Vielen Dank für das großartige Interview. Leser, die mehr erfahren möchten, sollten Buzz Solutions besuchen.