Внедрение ИИ в Duke Energy началось потому, что у коммунальной компании была бизнес-проблема, которую требовалось решить, сообщила ее главный информационный директор Бонни Титон (Bonnie Titone) руководителю VentureBeat по контентной стратегии ИИ Хари Сивараману (Hari Sivaraman) на виртуальной конференции Transform 2021 в четверг.
Duke Energy столкнулась с рядом серьезных проблем, таких как растущее изменение климата и необходимость перехода на чистую энергетику, чтобы достичь чистого нуля выбросов к 2050 году. Duke Energy ежедневно снабжает электроэнергией 25 миллионов человек, и все, что делает эта коммунальная компания, вращается вокруг культуры безопасности и надежности. По словам Титон, совокупность переменных факторов стала катализатором для изучения технологий искусственного интеллекта, поскольку, что бы ни решила сделать компания, она должна была поддерживать переход к чистой энергетике, приносить пользу клиентам, а также найти способ для сотрудников работать и повысить безопасность.
“Мы обращаемся к новым инструментам науки о данных и решениям искусственного интеллекта, которые, в свою очередь, привели нас к компьютерному зрению и, в конечном счете, к беспилотным летательным аппаратам для проверки наших солнечных станций”, — пояснила г-жа Титон.
Существует значительное количество солнечных электростанций, переходящих на чистую энергию, — только во Флориде насчитывается 3 миллиона солнечных панелей, — и проверка их является очень трудоемким, трудоемким и рискованным занятием. Проверка одного блока может занять около 40 часов, а на обычном солнечном объекте может потребоваться от 20 до 25 блоков. Это опасная задача, так как техники ходят по 500-акровым солнечным площадкам с тепловыми пушками, чтобы осмотреть панели и, возможно, прикоснуться к проводам под напряжением. Компания начала экспериментировать с усовершенствованными дронами с инфракрасными камерами, чтобы попытаться упростить работу. Техники смогли использовать снимки, сделанные дронами, чтобы определить неисправности и проблемы. «Тысячи изображений были объединены компьютерным зрением, что дало техническим специалистам возможность искать проблемы, используя эти снимки, гораздо более безопасным способом», — говорит г-жа Титон.
Внедрив компьютерное зрение, Duke Energy стала рассматривать возможность автоматизации процесса. Компания разработала модель движения (Mobile Observation Vehicle and Equipment Solutions), которая собирает и обрабатывает данные и изображения с дронов и выявляет неисправности в течение нескольких минут. Благодаря применению технологий искусственного интеллекта и машинного обучения программа значительно снизила трудозатраты и временные затраты компании. Точность также продолжала улучшаться с течением времени; последняя модель, используемая в инспекции, достигла точности 91%.
“Мы собрали эту информацию для техников и дали им возможность довольно легко перемещаться туда, где мы можем запланировать техническое обслуживание для клиентов, вовсе не выходя на площадку”, — утверждает Титон. Эта программа привела к сокращению расходов более чем на 74 миллиона долларов и 385 000 человеко-часов.
Облачная и пограничная обработка
Следовало обдумать вопрос о том, как обрабатывать данные, которые собирали дроны. Типичный полет дрона может производить тысячи фотографий, иногда без точных данных о местоположении, связанных с изображениями. Попытка сделать анализ в облаке, чтобы выяснить, показал ли дрон изображение конкретного участка, будет невозможна из-за огромного количества данных и информации. Duke Energy должна была обрабатывать изображения в процессе, чтобы принимать решения в реальном времени. Изображения должны были быть объединены, чтобы дать точную картину солнечной фермы, не требуя, чтобы из людей на самом деле ходил по площадке.
Вместо того, чтобы пытаться сделать все сразу, фирма работала над небольшими приращениями проекта. Как только одно новшество срабатытало, команда переходила к следующему шагу. Поскольку у Duke Energy была своя команда разработчиков программного обеспечения, она могла создавать свои собственные модели с собственными методологиями в рамках единого магазина. Этот процесс в конечном итоге привел к созданию более 40 продуктов.
Бонни Титон уверена: “Если бы у нас не было облачного хранилища, мы не смогли бы разработать эти модели и обрабатывать эти данные так быстро”.
Работа с данными
Она также оценила лучшие практики хранения и очистки данных. Поскольку команда перешла к облачной стратегии обработки данных, фирма использует много пулов данных. Они доступны другим системам, а также некоторым компонентам анализа данных и науки о данных, которые должны быстро обрабатывать информацию.
“Я бы сказала, что мы используем много традиционных методов вокруг пулов, чтобы обработать все это, и команда моделирует данные с помощью “того, что мы называем нашим MATLAB, который означает машинное обучение, ИИ и глубокое обучение”.
Размышляя о высокой точности, которой достиг продукт, г-жа Тинтон упомянула, что важно быть готовым к неудаче в начале. “Я думаю, что в начале путешествия у нас не было ожидания, что все пойдет гладко”, — сказала она. По мере того как шло время, команда училась и продолжала изменять модель в соответствии с результатами. Например, в случае с итерациями и отражениями команда поняла, что они должны не только извлекать изображения, но и соединять различные методы обработки вместе. Они также отрегулировали угол и высоту дрона.
ИИ как возможность карьерного роста
Тот факт, что ИИ более эффективен и экономичен, приводит к сокращению рабочего времени и вызывает озабоченность тем, что ИИ отнимает рабочие места у людей. Г-жа Титон считает, что лучше рассматривать это как возможность. Она сказала, что повышение квалификации сотрудников, чтобы иметь возможность работать с ИИ, становится инвестицией в рабочую силу. Если сотрудники понимают ИИ, они более ценны как работники, потому что подходят для более продвинутых ролей.
“Я никогда не рассматривала ИИ как замену чьей-то работы или роли; я всегда полагала, что ИИ должен дополнять нашу рабочую силу, давать нам набор навыков и карьерных путей, которые могут использовать наши товарищи по команде”, — сказала Бонни Титон.
Источник: https://venturebeat.com/2021/07/18/duke-energy-used-computer-vision-and-robots-to-cut-costs-by-74m/