En un paisaje extenso de una granja de molinos de viento, ¿cómo es posible que uno pueda estar al tanto del rendimiento de cada turbina?
Esta es una pregunta comercial que ha afectado a todas las empresas de energía a la vanguardia de la transición energética.
Para las empresas de energía con activos en operación, el mayor desafío es evitar el bajo rendimiento de las máquinas y posibles tiempos de inactividad.
Mientras las empresas de energía se enfrentaban a este desafío, IA de la jungla, una IA holandés-portuguesa scaleup, estaba construyendo tecnología que mejoraba el rendimiento operativo de estos activos intensivos en capital.
Jungle AI, fundada en 2017, vio que las máquinas industriales se volvían cada vez más complejas, pero la tecnología para operarlas y comprenderlas no se mantuvo al día.
Los cofundadores observaron que la discrepancia entre la comprensión humana de la tecnología y el proceso cada vez más complejo hizo que las máquinas no funcionaran a su máxima capacidad.
Un reto de datos
Cada empresa e industria enfrenta un desafío de datos en el que siempre hay una brecha entre lo que las empresas hacen con sus datos y lo que realmente es posible.
Para los cofundadores de Jungle AI, el desafío en la industria energética era esencialmente un desafío de datos y vieron que era posible abordarlo con tecnología de análisis de datos.
“Aunque este problema existe en casi todas las industrias, Jungle AI se enfoca en aquellas que son fundamentales para un futuro sostenible”, dice silvio rodrigues, cofundador y director de innovación de Jungle AI.
Él dice que muchas industrias enfrentan importantes desafíos de datos debido a la complejidad de su entorno de datos.
Dado que las máquinas modernas se han vuelto cada vez más sofisticadas, Rodrigues dice que también son mucho más difíciles de entender debido a la mayor cantidad de sensores, la interacción entre los componentes y una mayor resolución de datos.
Esto limita a las empresas a realizar un seguimiento adecuado y análisis avanzados. Como resultado, las máquinas tienen un rendimiento inferior o se dejan inactivas, lo que genera mucho valor sobre la mesa.
Para superar este desafío de datos, Rodrigues argumenta que se necesitan conocimientos especializados y soluciones tecnológicas avanzadas que aseguren la "recopilación, procesamiento y análisis de datos".
El desafío de los datos se encuentra con la solución de IA
AI aparentemente está en todas partes. Desde ayudarnos a llegar fácilmente a nuestras aplicaciones más utilizadas hasta el estacionamiento inteligente, la IA está provocando un gran cambio.
Por lo tanto, no debería ser una sorpresa.rise que es un AI solución que ayuda a superar el desafío de los datos que enfrentan las industrias con activos como turbinas eólicas.
La solución creada por Jungle AI utiliza modelos de aprendizaje profundo basados en la arquitectura del transformador para aprender cómo deben comportarse las máquinas en todas las circunstancias imaginables.
Rodrigues dice: "Este comportamiento normal crea una línea de base muy necesaria que los operadores utilizan para comparar el comportamiento real de sus máquinas".
Una vez que se establece la línea de base, los clientes de Jungle AI pueden monitorear el rendimiento y el estado de sus máquinas en tiempo real en una herramienta web llamada Canopy.
El holandés-portugués scaleup no se detiene allí. También brinda acceso a sus modelos a través de API a los clientes que buscan modelar sus resultados en su flujo de trabajo existente.
También tiene un team de científicos de datos que trabajan con los clientes para ayudar a crear una mejor comprensión de sus activos y resolver problemas críticos.
Para el profano, Jungle AI brinda a las empresas un mantenimiento predictivo que reduce el tiempo de inactividad y los costos de mantenimiento.
Sus modelos de IA funcionan en tiempo real para predecir fallas en los equipos antes de que sucedan al ayudar a los clientes con la predicción de fallas en la caja de engranajes o en los cojinetes de las turbinas eólicas semanas o meses antes de que otros sistemas las detecten.
“Esto permitió a nuestro cliente pedir piezas de repuesto y planificar la reparación sin tener que poner la turbina fuera de servicio en épocas de mucho viento”, dice Silvio.
Sus modelos también identifican, clasifican y cuantifican el bajo rendimiento en parques eólicos y solares de todo el mundo.
Desafío de concienciación sobre IA
Desde el debut de GPT-3 de OpenAI, se ha hablado mucho sobre la IA generativa, pero no se destaca el impacto que la IA ya ha tenido en varias industrias.
Silvio dice que los últimos desarrollos de IA, incluido el lanzamiento de herramientas de IA generativa, han llevado a un aumento en la atención del público en general al mundo de la IA.
Pero teme que la charla en curso sobre la IA generativa pueda conducir a una perspectiva unilateral de la IA.
¿Cómo debería uno ver la IA entonces? Él dice que la IA es un tema amplio y en evolución con un alcance que depende del problema que se está resolviendo.
Para Jungle AI, el mayor desafío también fue concienciar a las empresas sobre los beneficios de usar IA para optimizar sus operaciones.
“Fue un desafío convencerlos del valor de nuestra solución”, bromea Silvio.
Él dice que los datos de baja calidad disponibles de equipos y máquinas solo dificultaron el desarrollo de modelos predictivos precisos.
“Tuvimos que desarrollar herramientas para integrar datos de diferentes sistemas y asegurarnos de que los datos estuvieran correctamente formateados y limpios antes de usarlos en sus modelos analíticos”, agrega.
Otro desafío, dice, fue encontrar y contratar el talento adecuado con las habilidades y la experiencia necesarias para construir e implementar soluciones de IA y ML en entornos industriales.
En medio de todo el revuelo en torno a la IA generativa y su posible impacto en jobs, la falta de talento o conciencia adecuada probablemente se esté dejando fuera de la conversación.
Escalando con AWS
Como muchas IA incipientes scaleups, Jungle AI también se basa en Servicios Web de Amazon (AWS) para construir e implementar su plataforma de manera rápida y eficiente.
Silvio dice que con AWS tienen acceso a una infraestructura altamente escalable que puede acomodar su creciente base de clientes y la creciente cantidad de datos que necesitan procesar.
“AWS proporciona características de seguridad sólidas y certificaciones de cumplimiento, que son fundamentales para las empresas que operan en industrias reguladas”, dice.
Amazon Web Services también ha desempeñado un papel crucial en la conexión de Jungle AI con las principales empresas de energía de todo el mundo.
El scaleup también es parte de AWS Clean Energy Accelerator, un programa que tiene como objetivo acelerar la adopción y el desarrollo de tecnología de energía limpia por parte de individuos y organizaciones.
“Proporcionan tutoría, credibilidad y trabajo en red”, dice Silvio antes de agregar que es el impulso que necesitan para escalar la empresa.
Además, señala que han podido innovar conjuntamente para mejorar la autonomía del usuario con mentores y expertos de AWS.
Con Cumbre de AWS regresando a Amsterdam después de una ausencia de tres años el 1 de junio, el CEO de Jungle AI, Arnoud Kamerbeek, estará allí no solo para hablar sobre el progreso, sino también sobre cómo scaleup acelerará aún más la transición energética.
¿Quieres saber más sobre la transición energética con Jungle AI? Ven a visitar su presentación en el Startup Teatro Loft durante la Cumbre de AWS Amsterdam
AI para bien
No hay mejor manera de decirlo, pero Jungle AI realmente se destaca como una plataforma que encabeza la idea de la IA para siempre.
Como tecnología transversal, la IA se concibió para transformar vidas y, con sus herramientas de IA, Jungle AI está desempeñando un papel crucial para hacer posible la transición energética.
Al extender la vida de energía renovable fuentes y detectando problemas en estos activos antes de que ocurran, Jungle AI no solo protege estos recursos intensivos en capital, sino que también aumenta su valor.
En septiembre del año pasado, la empresa elevado 5 millones de euros en financiación de la Serie A para acelerar aún más esta transformación.
En ese momento, el startup planeó contratar para 12 nuevos puestos, pero Silvio dice que solo tienen un puesto vacante para un Ingeniero en Linea.
Hay negocios con impacto y luego hay negocios con impacto social. Jungle AI está claramente en este último donde su valor de negocio deriva del impacto directo e indirecto que tiene en el planeta.
Si los activos de una empresa de energía renovable funcionan bien, es muy probable que los modelos de Jungle AI funcionen.
Cumbre de AWS Amsterdam 2023
¿Quiere obtener más información sobre los beneficios de la nube o hablar con uno de sus expertos? Visite la Cumbre de AWS en la RAI en Amsterdam el 1 de junio para obtener más información sobre las capacidades de la plataforma, obtener soporte gratuito 1:1 de expertos de AWS y descubrir más recursos. Además, no olvides unirte AWS para bebidas antes de la cumbre en la azotea el 31 de mayo.