Era o tipo de mensagem que Connor McCluskey adora encontrar em sua caixa de entrada.
Como membro da equipe de inovação de produtos da FirstEnergy Corp., uma concessionária de energia elétrica que atende 6 milhões de clientes do centro de Ohio até a costa de New Jersey, seu trabalho é encontrar tecnologias que abram novos fluxos de receita ou reduzam custos.
No e-mail, Chris Ricciuti, fundador da Noteworthy AI, explicou suas ideias para usar a computação no edge para melhorar radicalmente a forma como as concessionárias rastreiam seus ativos. Para a FirstEnergy, esses ativos incluem dezenas de milhões de dispositivos montados em milhões de postes em mais de 269.000 milhas de linhas de distribuição.
Caminhões de Caçamba se Tornam Câmeras Inteligentes
Ricciuti disse que sua startup pretendia transformar todos os caminhões da frota de uma concessionária em uma câmera inteligente que tira fotos de cada poste por onde passa. Além disso, o software da Noteworthy AI forneceria a localização do poste, identificaria o equipamento e ajudaria a analisar sua condição.
“Percebi imediatamente que isso poderia mudar o jogo, então liguei para ele”, disse McCluskey.
Somente nos EUA, as concessionárias possuem 185 milhões de postes. Eles gastam dezenas, senão centenas, de milhões de dólares por ano tentando rastrear os transformadores, fusíveis e outros dispositivos neles, bem como a vegetação que cresce ao redor deles.
As concessionárias normalmente enviam trabalhadores todos os anos para inspecionar manualmente uma fração de suas linhas de distribuição. É um inventário que pode levar uma década, mas a condição de cada dispositivo é fundamental para fornecer energia com segurança.
5 Vezes Mais Imagens em 30 Dias
Em um teste piloto no verão passado, o Noteworthy AI mostrou como a computação no edge obtém melhores resultados.
Em 30 dias, dois caminhões FirstEnergy, equipados com as câmeras inteligentes da startup, coletaram mais de 5.000 imagens em alta resolução de seus postes. Isso expandiu o banco de dados do utilitário em mais de cinco vezes.
“As pessoas ficaram surpresas com o que podíamos fazer em tão pouco tempo”, disse McClusky.
Além disso, as fotos eram de qualidade superior às do banco de dados da concessionária. Isso ajudaria a eliminar viagens desperdiçadas quando as condições reais da linha variam do que os engenheiros esperam encontrar.
Casos de Uso se Multiplicam
A notícia do programa piloto se espalhou para outras unidades de negócios.
Uma equipe que inspeciona os 880.000 postes de iluminação da FirstEnergy e outra responsável por rastrear o crescimento da vegetação ao redor de suas linhas queriam experimentar a tecnologia. Ambos viram o valor de ter mais e melhores dados.
Portanto, um piloto expandido está em andamento com mais caminhões em uma área maior.
É muito cedo para estimar os números, mas McCluskey “sentiu imediatamente que poderíamos encontrar algumas economias significativas de custos com essa tecnologia. Em alguns anos, posso imaginar seu uso expandido para todos os nossos estados”, disse ele.
Uma Visão Interna da Computação no Edge
Em uma unidade do tamanho de uma pequena caixa de bolo que se conecta a um caminhão com ímãs ou ventosas, a Notworthy AI inclui duas câmeras e equipamentos de comunicação. Ele se conecta a uma unidade menor dentro da cabine que processa as imagens e a AI em um NVIDIA Jetson Xavier NX.
“Desenvolvemos um workflow bastante sofisticado que funciona no limite do Jetson”, disse Ricciuti.
Ele usa sete modelos de AI. Um modelo procura pólos em imagens tiradas a 30 quadros/segundo. Quando encontra um, ele aciona uma câmera de alta resolução para tirar fotos de 60 megabytes.
Outros modelos identificam os equipamentos nos postes e determinam quais imagens enviar para um banco de dados no cloud.
“Estamos fazendo toda essa computação de AI no edge do Jetson, para que não precisemos enviar todas as imagens para o cloud é uma enorme economia de custos”, disse Ricciuti.
“Com o crescimento dos casos de uso de clientes, no futuro passaremos para produtos como Jetson AGX Orin, a NVIDIA tem sido incrível em computação no edge”, acrescentou.
Software Suporte Acelera a Inicialização
A startup usa o NVIDIA TensorRT, código que mantém seus modelos de AI ajustados, para que funcionem rapidamente. Ele também emprega o SDK NVIDIA JetPack com drivers e bibliotecas para visão computacional e deep learning, bem como ROS, um sistema operacional, agora acelerado no Jetson.
Além disso, Ricciuti destaca três benefícios de fazer parte do NVIDIA Inception, um programa projetado para nutrir startups de ponta.
“Quando temos dúvidas de engenharia, somos apresentados a técnicos que nos desbloqueiam; encontramos clientes em potencial quando estamos prontos para entrar no mercado; e obtemos créditos de computador para GPUs no cloud para treinar nossos modelos”, disse ele.
AI Significa Transformação Digital
As GPUs, o software e o suporte ajudam Ricciuti a fazer o trabalho que ele ama: encontrar maneiras de a IA transformar práticas legadas em grandes empresas regulamentadas.
“Estamos apenas vendo a ponta do iceberg do que podemos fazer, pois as pessoas estão sendo forçadas a inovar diante de problemas como as mudanças climáticas, e estamos recebendo muito interesse de concessionárias com grandes redes de distribuição”, ele disse.
Saiba mais sobre como a NVIDIA está acelerando a inovação no setor de energia.