Inteligência Artificial

Como uma empresa de energia usa Inteligência Artificial para evitar incêndios?

02/09/2020

Tempo estimado de leitura: 3 minutos

Após acidente em linha de transmissão, empresa desenvolveu aplicativo para identificar possíveis áreas de alto risco de incêndio.

A Inteligência Artificial tem sido uma grande aliada para a Pacific Gas & Eletric (PG&E) nos dois últimos anos. A empresa de serviços públicos regulamentada pelo estado da Califórnia (Estados Unidos) passou a utilizar visão computacional para identificar áreas de alto risco de incêndio.

Porém, a adoção da tecnologia não foi impulsionada pelo desejo da transformação digital. Em 2018, um incêndio causado por uma linha de transmissão elétrica com defeito, de propriedade da PG&E, atingiu o condado de Butte, no norte da Califórnia, matando 85 pessoas e destruindo 19 mil edifícios.

Após esse evento, a companhia desenvolveu um conjunto de tecnologias baseadas em Inteligência Artificial. Chamada de Sherlock Suite, a solução tem objetivo de conseguir se antecipar a possíveis novos incêndios automatizando a inspeção dos equipamentos de campo.

“A solução utiliza imagens de alta resolução para que profissionais capacitados (chamados de inspetores) marquem os equipamentos que podem apresentar problemas. Em seguida, elas irão treinar modelos de visão computacional para detectar de forma automática potenciais problemas, inserindo metadados nessa identificação”, comentou Kunal Datta, gerente de produto para a Sherlock Suite na PG&E, ao site CIO.com.

A solução, lançada há pouco mais de um ano, até rendeu o prêmio CIO100 em Excelência em TI, organizado pelo site CIO.com para reconhecer as conquistas em inovação e tecnologia das empresas.

Como a solução foi desenvolvida

Apesar de usar Inteligência Artificial, a solução da PG&E começou de forma bem manual. Após o incêndio, a companhia usou fotografias aéreas para capturar mais de 2 milhões de imagens de 50 mil torres de transmissão elétrica.

Depois, a empresa contratou 150 inspetores espalhados pelos Estados Unidos para revisar essas imagens. No entanto, elas eram organizadas em pastas dentro de um serviço de compartilhamento em nuvem, como o Google Drive, por exemplo.

Manuais da operação em papel, sistemas de mapas legados e uma planilha Excel para acompanhar o trabalho eram alguns dos desafios. No fim do dia, o trabalho consistia em apenas uma inspeção remota usando imagens de alta definição.

Porém, no início de 2019, a companhia resolveu formar a equipe Sherlock, uma vez que o processo manual resultava em entregas a longo prazo. A ideia era entrevistar vários especialistas para identificar oportunidades de agilizar e automatizar os processos.

“Identificamos algumas áreas importantes para melhoria como reduzir o período de uma inspeção, a duração dela e aumentar a capacidade de auditoria em todo o processo”, explicou Datta.

O gerente contou também que o desenvolvimento do Sherlock Suite envolveu cientistas e engenheiros de dados, programadores, desenvolvedores, gerentes de produto e de design. Todo o trabalho também foi focado nas dores dos parceiros de negócios da PG&E.

Isso possibilitou, segundo Datta, a testar pequenas atualizações a partir do feedback desses parceiros. “A chave para identificar a coisa certa a ser desenvolvida, para nós, é garantir que tenhamos um ciclo de feedback dos nossos usuários”.

E como a Sherlock Suite atua

A versão beta da Sherlock Suite foi disponibilizada em março de 2019 para um pequeno grupo de profissionais responsáveis em classificar as imagens. Dois meses depois, a versão “final” foi lançada. Porém, como Datta ressaltou, “não existe um verdadeiro estado de ‘concluído’. Estamos sempre construindo.”

Ao longo dos meses, o aplicativo recebeu atualizações com novos recursos. Essas melhorias aconteceram a partir da metodologia Scrum (saiba um pouco mais de metodologias ágeis aqui), em que o time se reunia quinzenalmente para analisar e discutir os feedbacks.

Hoje, o aplicativo permite esses profissionais etiquetarem as imagens com os problemas encontrados. Essas marcações se tornam rótulos que irão treinar os modelos de visão computacional. Assim, o algoritmo de IA fornece previsões aos inspetores, que vão sinalizar como positivo ou negativo para refinar os modelos.

Os resultados obtidos

Embora a PG&E tenha adotado Inteligência Artificial para evitar novos incêndios, Datta ressaltou que “as pessoas ficam entusiasmadas quando dizemos que estamos usando IA. Algumas pulam direto para a expectativa da automação de nível 5 e perguntam quando chegaremos lá”. Para ele, a solução ainda está nos estágios iniciais de automação.

Apesar dessa expectativa e de que a solução ainda utiliza um ou outro trabalho manual, a Sherlock Suite já reduziu drasticamente o período entre inspeções e a duração delas. As métricas têm ajudado também a desenvolver novos recursos para a aplicação.

Outro destaque, considerado positivo por Datta, é que players do setor de energia têm tido interesse na solução à medida que enxergam novas oportunidades a partir dos resultados gerados pela suíte.

Principais destaques desta matéria

  • Empresa de energia adotou Inteligência Artificial após uma falha gerar um incêndio.
  • Solução usa visão computacional para identificar possíveis áreas de alto risco.
  • Embora a solução esteja nos estágios iniciais de automação, ela já apresentou resultados e tem chamado a atenção de outros players.

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