Gjatë dekadave të fundit, ngjarjet ekstreme të motit jo vetëm që janë bërë më të rënda, por gjithashtu po ndodhin më shpesh. Neara është përqendruar në aftësimin e kompanive të shërbimeve dhe ofruesve të energjisë për të krijuar modele të rrjeteve të tyre të energjisë dhe çdo gjë që mund të ndikojë në to, si zjarret ose përmbytjet.
Startup-i me bazë në Redfern, New South Wales, Australi lançoi së fundmi AI dhe produkte të mësimit të makinerive që krijojnë modele rrjetesh në shkallë të gjerë dhe vlerësojnë rreziqet pa pasur nevojë të kryejnë sondazhe manuale. Veçoritë e bazuara në AI dhe mësimin e makinerive të Neara janë tashmë pjesë e grupit të saj të teknologjisë dhe janë përdorur nga shërbimet në mbarë botën, duke përfshirë Southern California Edison, SA Power Networks dhe Endeavour Energy në Australi, ESB në Irlandë dhe Scottish Power.
Bashkëthemeluesi Jack Curtis thotë se miliarda janë shpenzuar në infrastrukturën e shërbimeve, duke përfshirë mirëmbajtjen, përmirësimet dhe koston e punës. Kur diçka shkon keq, konsumatorët preken menjëherë. Kur Neara filloi të integronte aftësitë e AI dhe të mësimit të makinerive në platformën e saj, ishte analizimi i infrastrukturës ekzistuese pa inspektime manuale, të cilat ai thotë se shpesh mund të jenë joefikase, të pasakta dhe të shtrenjta.
Më pas Neara rriti veçoritë e saj të AI dhe të mësimit të makinerive, në mënyrë që të mund të krijojë një model në shkallë të gjerë të rrjetit dhe mjedisit të një shërbimi. Modelet mund të përdoren në shumë mënyra, duke përfshirë simulimin e ndikimit të motit ekstrem në furnizimet me energji elektrike para, pas dhe gjatë një ngjarjeje. Kjo mund të rrisë shpejtësinë e rivendosjes së energjisë, të mbajë të sigurt ekipet e shërbimeve dhe të zbusë ndikimin e ngjarjeve të motit.
“Frekuenca dhe ashpërsia në rritje e motit të ashpër motivon zhvillimin e produktit tonë më shumë se çdo ngjarje”, thotë Curtis.
Duke përdorur AI dhe mësimin e makinerive, modelet dixhitale të rrjeteve të shërbimeve të Nearas mund të përgatisin ofruesit e energjisë dhe shërbimet për ta. Disa situata që Neara mund të parashikojë përfshijnë erërat e forta, të cilat mund të shkaktojnë ndërprerje dhe zjarre, nivele të përmbytjeve të ujit që do të thotë se rrjetet duhet të fikin energjinë e tyre dhe grumbullimet e akullit dhe borës që mund t’i bëjnë rrjetet më pak të besueshme dhe elastike.
Për sa i përket trajnimit të modelit, Curtis thotë se AI dhe mësimi i makinerive u futën në rrjetin dixhital që nga fillimi, me Lidar që ishte kritik për aftësinë e Neara për të simuluar me saktësi ngjarjet e motit. Ai shton se modeli i tij i AI dhe mësimi i makinerive është trajnuar në mbi 1 milion milje të territorit të rrjetit të larmishëm, gjë që i ndihmon të kapin nuanca në dukje të vogla, por me pasoja të larta me hiper- saktësi. Kjo është e rëndësishme sepse në skenarë si një përmbytje, një ndryshim në shkallë të vetme në gjeometrinë e lartësisë mund të rezultojë në modelimin e niveleve të pasakta të ujit, që do të thotë se ndërmarrjet mund të kenë nevojë të aktivizojnë linjat e energjisë elektrike përpara se të kenë nevojë ose, nga ana tjetër, të mbajnë energjinë aktive më gjatë se sa është e sigurt.
Imazhet e Lidarit kapen nga kompanitë e shërbimeve ose kompanitë e kapjes nga palët e treta. Disa klientë skanojnë rrjetet e tyre për të ushqyer vazhdimisht të dhëna të reja në Neara, ndërsa të tjerë i përdorin ato për të marrë njohuri të reja nga të dhënat historike.
“Një rezultat kyç nga marrja e këtyre të dhënave Lidar është krijimi i modelit dixhital binjak. Këtu qëndron fuqia në krahasim me të dhënat e papërpunuara Lidar”, thotë Curtis.
Neara përdor imazhe Lidar dhe satelitore dhe simulon gjëra që kontribuojnë në përhapjen e zjarrit përmes vegjetacionit, duke përfshirë shpejtësinë e erës dhe temperaturën e ambientit. Por disa gjëra që e bëjnë më kompleks parashikimin e rrezikut të vegjetacionit është se ndërmarrjet shpesh duhet t’u përgjigjen më shumë se 100 pyetjeve për secilin nga shtyllat e tyre elektrike për shkak të rregulloreve dhe gjithashtu u kërkohet të inspektojnë sistemet e transmetimit çdo vit.
Neara aktualisht po bën më shumë kërkime dhe zhvillim të mësimit të makinerive. Një synim është të ndihmohen shoqëritë të marrin më shumë vlerë nga të dhënat e tyre ekzistuese të drejtpërdrejta dhe historike. Ai gjithashtu planifikon të rrisë numrin e burimeve të të dhënave që mund të përdoren për modelim, me fokus në njohjen e imazheve dhe fotogrametrinë.
Startup-i po zhvillon gjithashtu veçori të reja me Essential Energy që do të ndihmojë shoqëritë të vlerësojnë çdo aset, duke përfshirë polet, në një rrjet. Asetet individuale aktualisht vlerësohen nga dy faktorë: gjasat e një ngjarjeje si moti ekstrem dhe sa mirë mund të qëndrojë në ato kushte. Curtis thotë se kjo lloj analize rreziku/vlere është kryer zakonisht me dorë dhe ndonjëherë nuk parandalon dështimet, si në rastin e ndërprerjeve të energjisë. Essential Energy planifikon të përdorë Neara për të zhvilluar një model rrjeti dixhital që do të jetë në gjendje të kryejë analiza më të sakta të aseteve dhe të zvogëlojë rreziqet gjatë zjarreve.
“Në thelb, ne po i lejojmë ndërmarrjet të qëndrojnë një hap përpara motit ekstrem duke kuptuar saktësisht se si do të ndikojë në rrjetin e tyre, duke i lejuar ata të mbajnë dritat ndezur dhe komunitetet e tyre të sigurta”, thotë Curtis.
Që nga viti 2015 nxisim shpirtin sipërmarrës, inovacionin dhe rritjen personale duke ndikuar në zhvillimin e një mjedisi motivues dhe pozitiv tek lexuesit tanë. Kjo punë që e bëjmë me shumë dashuri nuk ka të paguar. Ne jemi platforma e vetme e cila promovon modelin pozitiv të sipërmarrjes së lirë. Përmes kësaj platforme mbështesim edukimin gjatë gjithë jetës si mjet për zhvillimin personal dhe profesional të brezave. Kontributi juaj do të na ndihmojë në vazhdimin e këtij misioni në gjithë trevat shqipfolëse.
Mund të kontribuoni KETU. Falemnderit.
