AIと機械学習アルゴリズムが電力会社のインフラ管理方法をどう再定義するか
Sharper Shape、リードAIデベロッパー兼データサイエンティスト、Jaro Uljanovs 記
人工知能（AI）は、ヘルスケア、自動車、小売、ファーストフードなど、考えられるほぼすべての業界にわたって、幅広い潜在的なアプリケーションを誇っている。しかし、AIと機械学習（ML）がビジネスの様々な側面で最もインパクトのある効果を発揮し始めているのは、公益事業業界である。電力会社は、電力供給の改善や潜在的な山火事の防止にAIをますます活用するようになっており、AIは人間の仕事をなくすのではなく、むしろ強化している。
データの収集と分析から、実用的な洞察の提示に至るまで、AIとMLアルゴリズムは、電力会社が電気インフラを管理する方法を急速に再定義しつつある。
データの統合と分類
電力会社は、電柱、導線、変電所、何千マイルにも及ぶ送配電線からなる巨大なインフラ・ネットワークを監督している。この重要なインフラを取り囲む植生も、火災や停電の危険をもたらすため、監視する必要がある。
これらの資産の包括的なスナップショットを撮ることは、ネットワーク検査に様々な異なるセンサーを利用することを意味する。これらのセンサーには、ライダー、カラー（RGB）、ハイパースペクトル、赤外線画像などがあります。
これにより、植生からインフラ資産、個々の部品（電柱の碍子など）とその動作の完全性、潜在的な火災リスクを示すホットスポットまで、すべてを把握することができる。
キャプチャし、カタログ化し、処理するデータは膨大だ。そして、そのデータの中には、たとえ1枚の画像であっても、正確に分類することはおろか、ピンポイントで分類することも難しい要素がたくさんある。これらの画像すべてにわたって何十億ものデータ・ポイントを分類することは、手作業では不可能なほど時間のかかる作業だ。
AIとMLツールは、何千マイルもの公共施設のインフラで収集された何千枚もの画像をスキャンするのと同じ作業を数秒で行うことができる。ライダー点群セグメンテーションは、90％以上の精度で導体（セグメンテーションが非常に困難なコンポーネントタイプ）を検出することができ、ハイパースペクトル画像セグメンテーションは、最大99％の精度で植生種を識別することができます。
それ以上に、ドローンのセンサーと組み合わせることで、これらのアルゴリズムは画像やデータの先行収集を改善することもできる。AIとMLツールは、信号が途絶えたり、ドローンが検査飛行経路からわずかに外れたりした場合に、センサーの位置をリアルタイムで調整するのに役立つ。
飛行中にセンサーのベアリングの再調整を支援することで、AIはより正確なデータ収集を保証するだけでなく、データ収集の不具合のために飛行をやり直したり、早期に終了したりする必要がなくなり、時間とコストを節約できる。AIは飛行中にセンサーやドローンの飛行経路に欠陥があれば、必要に応じて再調整し、センサーのビデオフィードから送られてくるデータ内の個々の要素を特定します。
サイロを取り払い、全体的なデータ・アプローチを構築する
このすべての鍵は、異なるデータセグメント間で自然に構築されがちなサイロを排除することである。ユーティリティ検査の分野では、資産管理、植生管理、さまざまなセンサーなど、すべてがそれぞれバラバラで、壁に囲まれたデータセットを生成する。
このようにデータがサイロ化されていると、チームが収集した情報から全社的な洞察や結論を導き出すことは、不可能ではないにせよ、不必要に難しくなる。また、せっかくのデータも、それ自体をチェックしたり、他のデータセットを強化したりするのに使えなければ意味がない。
優れたデータ管理は断片的なアプローチでは成り立たない。総合的である必要があり、AIはそれを実現する原動力となる。AIは、これらすべてのデータソースをプールするための中心的なリソースを提供し、山火事を起こしやすい植生や破損した部品など、潜在的な問題の相互分析を容易にする。これらの問題が1つのシステムに集められると、不具合を特定して解決するのが非常に容易になり、無数の電柱の画像や植生図を手作業で選別するよりもはるかに早く解決できる。
また、AIが人間の仕事を奪うというステレオタイプな懸念があるが、公益事業会社では、AIは実際にネットワーク検査プロセスで人間が果たすべき役割を強化している。データを分析するのはAIであるため、プロの人間の検査員の偏った専門知識に依存することもなければ、疲労やそこから生じる異常な結果に悩まされることもない。しかし同時に、AIはそれ自体で何でもできるわけではない。AIは、より明確で、より正確で、より実用的な情報を提示するためのツールであり、人々が自らの判断で行動するためのものなのだ。
AIについては、良い意味でも悪い意味でも、安易な思い込みが多い。しかし結局のところ、公益事業業界にとってAIが本当に意味するのは、電力会社のインフラ（送配電線、電柱、近隣の植生）に関する適切な情報を、重要な意思決定者の手に届けるための、より効率的で効果的なツールなのだ。
