La nuova soluzione di intelligenza artificiale di Hitachi Energy analizza gli alberi per prevenire gli incendi
Le enormi e belle chiome degli alberi negli Stati Uniti occidentali, che possono crescere pericolosamente vicino alle linee elettriche, possono innescare rapidamente incendi distruttivi. Infatti, il 70% delle interruzioni elettriche è causato dalla vegetazione e questo numero è aumentato del 19% anno su anno dal 2009 al 2020. Il secondo incendio più grande nella storia della California, The Dixie Fire , si è acceso quando le linee elettriche sono entrate in contatto con un abete.
Le soluzioni basate sull’intelligenza artificiale possono aiutare a prevenire gli incendi prima che inizino analizzando la crescita degli alberi che può innescarli? Hitachi Energy, la società tecnologica globale con sede a Zurigo, Svizzera, dice di sì.
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L’intelligenza artificiale è fondamentale per il futuro dell’energia sostenibile
Hitachi Energy, precedentemente nota come Hitachi ABB Power Grids (il nome è stato cambiato lo scorso ottobre), è attualmente focalizzata sul “potenziare il bene per un futuro energetico sostenibile “. Un’area di interesse era come posizionarsi per servire i clienti al di fuori della rete, aiutando le industrie che dispongono di risorse di connessione distribuite in vaste aree geografiche tra cui energia, telecomunicazioni, acqua, gasdotti e ferrovie. Ciò include i servizi di pubblica utilità che si occupano di migliaia di chilometri di vegetazione in crescita.
“Questi settori hanno tutti problemi simili con la gestione delle loro miglia e miglia di risorse”, ha detto a VentureBeat Bryan Friehauf, SVP delle soluzioni software aziendali di Hitachi Energy. “Ad esempio, è necessario tenere gli alberi lontani dai binari e dalle strade, nonché dai gasdotti e da altre infrastrutture critiche”.
Tre tendenze hanno reso fondamentale l’uso della tecnologia geospaziale e basata sull’intelligenza artificiale , ha spiegato: invecchiamento delle infrastrutture, sistemi in silos e cambiamento climatico . “Può essere difficile o pericoloso visualizzare o gestire le risorse in queste condizioni”, ha affermato.
Ispezione degli alberi per prevenire incendi e interruzioni
Per affrontare queste sfide, oggi Hitachi Energy ha annunciato una nuova soluzione basata sull’intelligenza artificiale, Hitachi Vegetation Manager , parte della nuova offerta Lumada Inspections Insights dell’azienda. L’azienda afferma di essere “la prima soluzione di pianificazione delle risorse per la vegetazione a circuito chiuso del suo genere che sfrutta l’intelligenza artificiale e l’analisi avanzata per migliorare l’accuratezza e l’efficacia delle attività lavorative della vegetazione e degli sforzi di pianificazione di un’organizzazione”.
La soluzione, che utilizza algoritmi sviluppati in uno dei centri di ricerca e sviluppo dell’azienda in Giappone, acquisisce immagini di alberi e foreste da una varietà di fonti visive, tra cui foto, video e immagini dai satelliti Maxar leader del settore. Combinando le immagini con dati sul clima, sull’ecosistema e sui piani di taglio, nonché algoritmi di apprendimento automatico, Hitachi Vegetation Manager offre alle utility visibilità a livello di griglia e approfondimenti migliori in modo che le organizzazioni possano ottimizzare il processo decisionale.
I satelliti catturano le immagini, l’IA le analizza
“Con i satelliti che acquisiscono immagini da remoto e l’IA le analizza, possiamo ottimizzare e pianificare meglio per affrontare le aree problematiche”, ha affermato Friehauf. “Ciò ridurrà anche i costi e le emissioni del programma di gestione riducendo al minimo i viaggi in camion ed elicottero e, in definitiva, ridurrà al minimo le interruzioni e gli incendi causati dalla vegetazione”.
L’uso dell’IA per tracciare e analizzare la vegetazione è particolarmente essenziale per i servizi pubblici di tutto il mondo, che devono affrontare sfide climatiche senza precedenti. Nel 2021, gli incendi boschivi globali hanno generato un totale stimato di 6.450 megatoni di CO 2 equivalente, circa il 148% in più rispetto alle emissioni totali di combustibili fossili dell’UE nel 2020 .
Secondo John Villali, direttore della ricerca presso IDC Energy Insights, l’ispezione, la pianificazione e il monitoraggio sono “tra i compiti più critici che le utility intraprendono per mantenere l’affidabilità e la resilienza della rete. La soluzione basata sull’intelligenza artificiale di Hitachi Energy, ha spiegato, consente alle utility di migliorare il processo decisionale, ottimizzare le operazioni e “di conseguenza, raggiungere i propri obiettivi di affidabilità, sicurezza e sostenibilità”.
Il settore dei servizi pubblici adotta più prontamente l’IA
Storicamente, in quanto settore altamente regolamentato, il settore dei servizi pubblici non è stato un leader dell’IA e di altre tecnologie emergenti, ha affermato Phil Gruber, direttore generale della pratica di servizi energetici/industriali di Hitachi Vantara, la società di gestione dei servizi IT di Hitachi. “Il settore dei servizi pubblici tende ad essere molto cauto per una buona ragione e generalmente non è leader nell’uso della tecnologia, ma sta iniziando a dilettarsi”, ha affermato.
Un problema è che le organizzazioni spesso credono di non disporre di dati di buona qualità sufficienti per iniziare con l’ intelligenza artificiale o il machine learning . “Gran parte delle nostre discussioni con i clienti riguarda il tentativo di incontrarli dove si trovano con i set di dati che hanno”, ha affermato Gruber. “Spesso scopriamo che hanno dati sufficienti per migliorare davvero il processo decisionale e i risultati”.
Ma la soluzione di Hitachi Energy significa che le utility non hanno più bisogno che gli arboricoltori camminino per chilometri di linee di trasmissione per identificare ogni specie, ha spiegato Friehauf. Una volta inseriti nel modello i dati sulle specie, inclusa la posizione e dettagli come la qualità del suolo, l’algoritmo può acquisire dati sulle precipitazioni meteorologiche, analizzare il profilo di crescita delle specie arboree e prevedere dove la crescita avverrà e non accadrà.
“Naturalmente, le precipitazioni non sono omogenee, quindi puoi avere aree anche all’interno della stessa contea che ricevono più precipitazioni di un’altra”, ha detto Friehauf. “Lo strumento sarà in grado di dimostrare che anche se hai tagliato parte della vegetazione, forse devi farlo di nuovo prima perché piove molto, o se sei in una siccità devi sapere come siccità- resistente è una specie”.
Nel complesso, Hitachi Vegetation Manager “fornisce una previsione molto accurata su come sta crescendo quella vegetazione”, ha affermato Friehauf. “Questo è importante non solo per le utility che si occupano di incendi o interruzioni di corrente, ma per chiunque debba gestire la vegetazione attorno alle proprie risorse lineari”.
