COVID-19により公益事業の人工知能への移行が加速

人工知能 (AI) は、医療から自動車、小売、ファーストフードまで、考えられるほぼすべての業界で幅広い応用が可能です。

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しかし、AI と機械学習 (ML) がビジネスのさまざまな側面に最も大きな影響を及ぼし始めているのは、公益事業業界です。電力会社は、アマゾンやカリフォルニアなどで、ドローン管理ソフトウェアや、潜在的な山火事を防ぐための植生管理を通じて、電力供給を改善するために AI にますます依存するようになっています。

パンデミック後の世界では、現場の労働力の削減が急速に当たり前になりつつあり、AI は実際に人間の仕事を向上させています。

データの収集と分析から実用的な洞察の提示まで、人工知能と機械学習アルゴリズムは、公益事業会社が電気インフラを管理する方法を急速に再定義しています。

データの結合と並べ替え

公益事業会社は、電柱、導体、変電所を含む広大なインフラストラクチャ ネットワークを管理しています。これらの重要なコンポーネントを含む送電線と配電線は、数千マイルに及びます。火災や停電のリスクがあるため、この重要なインフラストラクチャの周囲の植生管理も監視する必要があります。

これらの資産を包括的に理解するには、電力線の検査にさまざまなセンサーを使用する必要があります。これらのセンサーには、光検出および測距 (LiDAR)、カラー (RGB)、ハイパースペクトル、熱画像などがあります。

これにより、ドローン マッピング ソフトウェアは、植生付近からインフラ資産、変圧器の絶縁体などの個々のコンポーネント、それらの動作の整合性、潜在的な火災の危険性を示すホット スポットまで、あらゆるものをキャプチャできます。

収集、分類、処理するデータは膨大です。さらに、データには（たった 1 つの画像であっても）個別の要素が多すぎるため、正確に分類するどころか、特定して分類することも困難です。これらすべてのセンサーにわたる数十億のデータ ポイントを分類することは、非常に時間のかかる手作業です。

AI ツールと ML ツールは同じ作業を実行できます。数千マイルに及ぶ公共インフラ全体で収集された数千枚の画像を数秒でスキャンします。 LiDAR ポイント クラウド セグメンテーションでは、導体 (セグメント化がかなり難しいタイプのコンポーネント) を各ポイントで 95% 以上の精度で検出できます。一方、ハイパースペクトル画像セグメンテーションでは、最大 99% の精度で植物種を識別できます。

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それだけでなく、ドローンセンサーと組み合わせると、これらのアルゴリズムは事前のデータ収集も改善できます。 AI および ML ツールは、センサー システムの位置をリアルタイムで調整するのに役立ちます。信号が失われたり、ドローンが検査飛行経路から外れたりした場合、プロ用ドローンまたはパイロット ハードウェア上で実行される EDGE AI アルゴリズムが、物体検出を通じてドローンの焦点を再調整したり、空中衝突による事故を回避したりするのに役立ちます。

AI は、飛行中にセンサーの方向を変えるのを支援することで、より正確なデータ収集を保証するだけでなく、不正確なデータ収集のために飛行を繰り返したり途中で終了したりする必要がないようにし、貴重な時間とリソースを節約します。

機械学習技術は、空中でのセンサーやドローンの飛行経路の不具合を検出し、必要に応じて再調整し、センサーのビデオフィードを通過するデータ内の個々の要素を識別することができます。

サイロを破壊して総合的なデータアプローチを構築する

これらすべてにおいて重要なのは、異なるデータ セグメント間で自然に形成されるサイロを排除することです。たとえば、公共設備の検査、資産管理、植生管理の分野では、さまざまなセンサーがそれぞれ独自の独立したデータ セットを生成します。

データがこのようにサイロ化された状態のままだと、チームが収集した情報から会社全体の洞察や結論を引き出すことが不必要に難しくなります。自分自身をチェックしたり、他のデータセットを補足したりできないのであれば、このデータは一体何の役に立つのでしょうか?

優れたデータ管理は断片的にしか存在できません。それは総合的である必要があり、AI はそれを実現する力を提供します。 AI は、これらすべてのデータ ソースを統合するための中心的なリソースを提供し、火災が発生しやすい植生や損傷したコンポーネントなどの潜在的な問題のデータ分析を容易にします。これらの問題が 1 つのシステムに集められるため、無数のポールや植生マップの画像を手動で調べるよりも、障害を特定して解決することがはるかに簡単かつ迅速になります。

AI によって人間の仕事がなくなるのではないかという懸念が広がっているにもかかわらず、公益事業会社では、ネットワークや電力線の検査プロセスにおいて人間が果たすべき役割を AI が実際に強化しています。 AIはデータ分析を行うツールであるため、偏見や疲労が生じやすく、異常な結果をもたらす可能性のある専門検査員の専門知識に依存するドローン検査ソフトウェアではありません。

しかし同時に、AI は単独では何もできません。これは、人々が自分の判断で行動できる、より明確で正確かつ実用的な情報を提供する方法です。

AI に関しては、良い仮定も悪い仮定も簡単にたくさんあります。コミュニティがロックダウンから徐々に解放され始め、社会的距離の確保が日常生活に大きな変化を予感させる中、公益事業業界にとっての AI の真の重要性は、手動検査への依存を減らし、電力会社のインフラストラクチャ (送電線、配電線、電柱、近くの植生) に関する正しい情報を主要な意思決定者の手に渡すより効率的なツールにあります。