Era el tipo de mensaje que a Connor McCluskey le encanta encontrar en su bandeja de entrada.
Como miembro del equipo de innovación de productos de FirstEnergy Corp., una empresa de servicios eléctricos que atiende a 6 millones de clientes desde el centro de Ohio hasta la costa de New Jersey, su trabajo es encontrar tecnologías que abran nuevas fuentes de ingresos o reduzcan costos.
En el correo electrónico, Chris Ricciuti, el fundador de Noteworthy AI, explicó sus ideas para usar la computación en el edge para mejorar radicalmente la forma en que las empresas de servicios públicos rastrean sus activos. Para FirstEnergy, esos activos incluyen decenas de millones de dispositivos montados en millones de postes a lo largo de más de 269,000 millas de líneas de distribución.
Los Camiones de la Basura se Convierten en Cámaras Inteligentes
Ricciuti dijo que su puesta en marcha tenía como objetivo convertir cada camión de la flota de una empresa de servicios públicos en una cámara inteligente que toma fotografías de cada poste por el que pasa. Además, el software de Noteworthy AI proporcionaría la ubicación del poste, identificaría el equipo y ayudaría a analizar su estado.
“Vi de inmediato que esto podría cambiar las reglas del juego, así que lo llamé”, dijo McCluskey.
Solo en los EE. UU., las empresas de servicios públicos poseen 185 millones de postes. Gastan decenas, si no cientos, de millones de dólares al año tratando de rastrear los transformadores, fusibles y otros dispositivos en ellos, así como la vegetación que crece a su alrededor.
Las empresas de servicios públicos suelen enviar trabajadores cada año para inspeccionar manualmente una fracción de sus líneas de distribución. Es un inventario que puede tomar una década, sin embargo, la condición de cada dispositivo es fundamental para entregar energía de manera segura.
5 Veces Más Imágenes en 30 Días
En una prueba piloto el verano pasado, Noteworthy AI mostró cómo la computación en el edge obtiene mejores resultados.
En 30 días, dos camiones de FirstEnergy, equipados con las cámaras inteligentes de la startup, recopilaron más de 5000 imágenes de alta resolución de sus postes. Eso expandió la base de datos de la empresa de servicios públicos más de cinco veces.
“La gente estaba asombrada de lo que podíamos hacer en tan poco tiempo”, dijo McClusky.
Además, las imágenes eran de mayor calidad que las de la base de datos de la empresa de servicios públicos. Eso ayudaría a eliminar los viajes desperdiciados cuando las condiciones reales de la línea varían de lo que los ingenieros esperan encontrar.
Los Casos de Uso se Multiplican
La noticia del programa piloto se extendió a otras unidades de negocio.
Un equipo que inspecciona las 880.000 farolas de FirstEnergy y otro responsable de rastrear el crecimiento de la vegetación alrededor de sus líneas querían probar la tecnología. Ambos vieron el valor de tener más y mejores datos.
Por lo tanto, se está trabajando en un piloto ampliado con más camiones en un área más grande.
Es demasiado pronto para estimar las cifras, pero McCluskey «sintió de inmediato que podíamos encontrar algunos ahorros de costos significativos con esta tecnología; en un par de años puedo imaginar que su uso se expandió a todos nuestros estados», dijo.
Una Mirada Interna al Computación en el Edge
En una unidad del tamaño de una pequeña caja de pastel que se adhiere a un camión con imanes o ventosas, Noteworthy AI incluye dos cámaras y equipos de comunicación. Se conecta a una unidad más pequeña dentro de la cabina que procesa las imágenes y la IA en una NVIDIA Jetson Xavier NX.
“Desarrollamos un workflow bastante sofisticado que se ejecuta en el edge de Jetson”, dijo Ricciuti.
Utiliza siete modelos de IA. Un modelo busca polos en imágenes tomadas a 30 cuadros por segundo. Cuando encuentra uno, activa una cámara de mayor resolución para tomar ráfagas de imágenes de 60 megabytes.
Otros modelos identifican equipos en los postes y determinan qué imágenes enviar a una base de datos en el cloud.
“Estamos haciendo toda esta computación de IA en el edge de Jetson, por lo que no tenemos que enviar todas las imágenes a la nube, es un gran ahorro de costos”, dijo Ricciuti.
“Con el aumento de los casos de uso de los clientes, pasaremos a productos como Jetson AGX Orin en el futuro: NVIDIA ha sido increíble en la computación en el edge”, agregó.
El Soporte de Software Acelera Startups
La startup usa NVIDIA TensorRT, un código que mantiene sus modelos de IA en buen estado, para que funcionen rápido. También emplea el SDK NVIDIA JetPack con controladores y bibliotecas para visión por computadora y deep learning, así como ROS, un sistema operativo, ahora acelerado en Jetson.
Además, Ricciuti destaca tres beneficios de ser parte de NVIDIA Inception, un programa diseñado para fomentar nuevas empresas de vanguardia.
“Cuando tenemos preguntas de ingeniería, nos presentan a personas técnicas que nos desbloquean; nos reunimos con clientes potenciales cuando estamos listos para salir al mercado; y obtenemos créditos de computación para GPU en el cloud para entrenar nuestros modelos”, dijo.
IA Hechizos Transformación Digital
Las GPU, el software y el soporte ayudan a Ricciuti a hacer el trabajo que ama: encontrar formas en que la IA puede transformar las prácticas heredadas en grandes empresas reguladas.
“Solo estamos viendo la punta del iceberg de lo que podemos hacer a medida que las personas se ven obligadas a innovar frente a problemas como el cambio climático, y estamos recibiendo mucho interés de las empresas de servicios públicos con grandes redes de distribución”, dijo. dicho.
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