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eSmart Systems buscaba mejorar las inspecciones de servicios públicos y mejorar la eficiencia de la red utilizando visión artificial para la detección de fallos y el mantenimiento predictivo.
Solución
Al integrar los modelos YOLO de Ultralytics en su plataforma, Grid Vision®, eSmart Systems redujo el tiempo de inspección en un 50%, permitió una detección de fallos más rápida y pasó a un mantenimiento proactivo.
eSmart Systems es una empresa con sede en Noruega que ayuda a los proveedores de servicios públicos a inspeccionar y gestionar activos a gran escala, como redes eléctricas y subestaciones, utilizando visión artificial y análisis. En particular, su plataforma insignia, Grid Vision®, aprovecha la visión artificial, el análisis geoespacial y los datos de series temporales para analizar imágenes aéreas, detectar componentes y defectos, y proporcionar información predictiva a través de las líneas de transmisión.
Para mejorar aún más la eficiencia de la inspección, eSmart Systems integró modelos Ultralytics YOLO en Grid Vision®. Esto resultó en una mayor velocidad de detección de defectos y permitió a las empresas de servicios públicos pasar de las reparaciones reactivas a un mantenimiento más eficiente basado en la condición.
Transformación de las inspecciones de líneas eléctricas con IA y visión artificial
Con sede en Halden, Noruega, eSmart Systems se centra en ofrecer soluciones innovadoras al sector de los servicios públicos para supervisar y mantener infraestructuras críticas. Por ejemplo, su plataforma estrella, Grid Vision®, proporciona una solución integral para inspeccionar y gestionar activos a gran escala como las redes eléctricas y las subestaciones.
Con la confianza de más de 70 empresas de servicios públicos en todo el mundo, eSmart Systems ha inspeccionado más de 100.000 kilómetros de líneas eléctricas, lo que permite a las empresas de servicios públicos tomar mejores decisiones basadas en datos. Grid Vision® hace que el mantenimiento sea más eficiente, reduce los riesgos y apoya la transición a una infraestructura energética más resiliente y sostenible.
eSmart Systems también garantiza que sus soluciones de IA cumplan con altos estándares de privacidad de datos y cumplimiento normativo. Cuentan con la certificación ISO 27001 para la gestión de la seguridad de la información y cumplen con el artículo 7.8 de Netcode, que rige el intercambio seguro de datos en las operaciones de la red eléctrica europea.
Las complejidades de las inspecciones de redes eléctricas
Las redes eléctricas se extienden por vastas áreas, a menudo atravesando ubicaciones remotas o de difícil acceso. Muchos de estos sistemas están envejeciendo y requieren inspecciones regulares para garantizar la seguridad y la fiabilidad. La inspección de componentes como torres de transmisión y líneas eléctricas requiere mucho tiempo, es costosa y puede ser arriesgada para los trabajadores.
eSmart Systems pretendía capturar imágenes aéreas utilizando drones y helicópteros, aplicando visión artificial para detectar componentes e identificar defectos. Sin embargo, dado que las empresas de servicios públicos tienen diferentes componentes y capturan imágenes en diversas condiciones, era difícil mantener un flujo de trabajo de inspección coherente.
Fig. 1. Las redes eléctricas pueden ser difíciles de mantener.
La revisión manual de estas imágenes también era lenta y requería muchos recursos, lo que dificultaba la ampliación de la detección de fallos. Para automatizar las inspecciones y apoyar el mantenimiento proactivo, eSmart Systems necesitaba un modelo de Visión Artificial rápido y adaptable que pudiera funcionar de forma fiable en todos los tipos de activos, regiones y condiciones meteorológicas.
El papel de la detección de objetos y YOLO en las inspecciones de redes eléctricas
Para llevar la automatización y la inteligencia a las inspecciones de la red eléctrica, eSmart Systems integró Ultralytics YOLO, un modelo de visión artificial, en su plataforma Grid Vision®. Los modelos Ultralytics YOLO admiten varias tareas de visión artificial, incluida la detección de objetos, lo que permite a la plataforma identificar componentes clave como torres, crucetas, aisladores y conductores en imágenes aéreas.
Los modelos también se están utilizando para detectar defectos como la invasión de vegetación, daños y desgaste, que pueden afectar al rendimiento de la red. Una vez que se detectan los componentes y los defectos, esta información se procesa a través de Grid Vision®, que utiliza el procesamiento basado en la nube para automatizar y escalar el proceso de inspección de forma rápida y precisa.
La plataforma detecta posibles defectos, evalúa los niveles de riesgo asociados y ayuda a las empresas de servicios públicos a planificar el mantenimiento en función del estado de los activos. Esta combinación de detección y análisis en tiempo real permite a las empresas de servicios públicos pasar de un mantenimiento reactivo a un enfoque más proactivo, ayudándolas a adelantarse a posibles problemas antes de que provoquen fallos costosos.
Al integrar estos conocimientos con metadatos y datos de series temporales, Grid Vision® permite a las empresas de servicios públicos optimizar sus estrategias de mantenimiento, mejorando la eficiencia y reduciendo el riesgo de interrupciones inesperadas.
¿Por qué elegir los modelos YOLO de Ultralytics?
eSmart Systems adoptó los modelos Ultralytics YOLO por su velocidad, precisión y perfecta integración en su pipeline de IA. Los modelos Ultralytics YOLO ofrecen resultados consistentes al analizar grandes imágenes aéreas de alta resolución, lo que los hace ideales para las inspecciones de redes.
Además, el paquete de Python de Ultralytics ofrece una variedad de opciones de integración, incluyendo 15 formatos de exportación. Esta flexibilidad permite a eSmart Systems implementar los modelos en diferentes entornos. Utilizan formatos como PyTorch para el entrenamiento y ONNX para la inferencia optimizada de la CPU en producción, particularmente cuando los recursos de la GPU son limitados en su infraestructura en la nube.
Con más de 30 modelos Ultralytics YOLO ya en producción, eSmart Systems puede escalar las inspecciones de forma eficiente. Esto les permite centrarse en mejorar la calidad de los datos y abordar los retos específicos de los servicios públicos.
Reducción del tiempo de inspección en un 50 % con Ultralytics YOLO
El impacto de Grid Vision®, impulsado por los modelos YOLO de Ultralytics, ha sido significativo en la mejora de las inspecciones de servicios públicos. Al automatizar las inspecciones de activos y mejorar la detección de defectos, Grid Vision® ha reducido las cargas de trabajo manuales, aumentado la seguridad y facilitado estrategias de mantenimiento más proactivas.
Por ejemplo, en Suiza, una importante empresa energética que gestiona miles de torres de alta tensión (estructuras altas que soportan las líneas eléctricas) en terrenos montañosos redujo los tiempos de inspección en un 50%. La transición de la escalada manual a las inspecciones basadas en drones aceleró la detección de fallos, mejoró la seguridad de los trabajadores y ahorró tiempo.
De forma similar, en Estados Unidos, un gran proveedor de servicios públicos utilizó Grid Vision® para digitalizar 1.400 estructuras de transmisión en tan solo tres meses. Este análisis de imágenes impulsado por IA reemplazó las revisiones manuales de fotos, lo que permitió la validación remota y facilitó mejores decisiones de planificación de capital basadas en datos.
Del mismo modo, en Finlandia, un operador de sistemas de transmisión redujo las visitas sobre el terreno y minimizó las interrupciones cambiando las inspecciones terrestres por evaluaciones asistidas por drones. Con Grid Vision® y la detección de defectos impulsada por YOLO, la precisión de la inspección mejoró y los trabajadores cualificados pudieron centrarse en tareas más importantes.
Fig 3. Una mirada a las líneas de la red eléctrica en Finlandia monitoreadas usando Grid Vision® y YOLO.
Impulsando la próxima generación de inspecciones de servicios públicos
De cara al futuro, a medida que eSmart Systems se expande globalmente, están abordando desafíos como la variación de la infraestructura, los diferentes métodos de captura de imágenes y la deriva de datos en todas las regiones. Para superar estas preocupaciones, la empresa se está centrando en hacer que Grid Vision® sea más escalable y adaptable.
Su progreso con los pipelines de MLOps ha sido clave, simplificando el reentrenamiento de modelos y automatizando la expansión de conjuntos de datos. Estas mejoras aumentan continuamente la precisión y el rendimiento de sus soluciones de IA. eSmart Systems está allanando el camino para una gestión de la red más eficiente y fiable, garantizando un enfoque preparado para el futuro en la transición energética mundial.
Los modelos YOLO de Ultralytics son arquitecturas de visión artificial desarrolladas para analizar datos visuales de imágenes y entradas de video. Estos modelos se pueden entrenar para tareas que incluyen detección de objetos, clasificación, estimación de pose, seguimiento y segmentación de instancias. Los modelos YOLO de Ultralytics incluyen:
Ultralytics YOLOv5
Ultralytics YOLOv8
Ultralytics YOLO11
¿Cuál es la diferencia entre los modelos YOLO de Ultralytics?
Ultralytics YOLO11 es la última versión de nuestros modelos de visión artificial. Al igual que sus versiones anteriores, es compatible con todas las tareas de visión artificial que la comunidad de IA visual ha llegado a apreciar de YOLOv8. El nuevo YOLO11, sin embargo, viene con mayor rendimiento y precisión, lo que lo convierte en una herramienta poderosa y el aliado perfecto para los desafíos de la industria en el mundo real.
¿Qué modelo YOLO de Ultralytics debo elegir para mi proyecto?
El modelo que elija usar depende de los requisitos específicos de su proyecto. Es clave tener en cuenta factores como el rendimiento, la precisión y las necesidades de implementación. Aquí hay una descripción general rápida:
Algunas de las características clave de Ultralytics YOLOv8:
Madurez y estabilidad: YOLOv8 es un framework probado y estable con amplia documentación y compatibilidad con versiones anteriores de YOLO, lo que lo hace ideal para integrarse en los flujos de trabajo existentes.
Facilidad de uso: Con su configuración fácil para principiantes y su instalación sencilla, YOLOv8 es perfecto para equipos de todos los niveles de habilidad.
Rentabilidad: Requiere menos recursos computacionales, lo que lo convierte en una excelente opción para proyectos con presupuesto limitado.
Algunas de las características clave de Ultralytics YOLO11:
Mayor precisión: YOLO11 supera a YOLOv8 en los benchmarks, logrando una mejor precisión con menos parámetros.
Características avanzadas: Admite tareas de vanguardia como la estimación de la pose, el seguimiento de objetos y los cuadros delimitadores orientados (OBB), ofreciendo una versatilidad inigualable.
Eficiencia en tiempo real: Optimizado para aplicaciones en tiempo real, YOLO11 ofrece tiempos de inferencia más rápidos y sobresale en dispositivos edge y tareas sensibles a la latencia.
Adaptabilidad: Con una amplia compatibilidad de hardware, YOLO11 es adecuado para la implementación en dispositivos edge, plataformas en la nube y GPU de NVIDIA
¿Qué licencia necesito?
Los repositorios de Ultralytics YOLO, como YOLOv5 y YOLO11, se distribuyen bajo la licencia AGPL-3.0 de forma predeterminada. Esta licencia aprobada por la OSI está diseñada para estudiantes, investigadores y entusiastas, promoviendo la colaboración abierta y requiriendo que cualquier software que utilice componentes AGPL-3.0 también sea de código abierto. Si bien esto garantiza la transparencia y fomenta la innovación, es posible que no se alinee con los casos de uso comercial. Si su proyecto implica la integración de software y modelos de IA de Ultralytics en productos o servicios comerciales y desea evitar los requisitos de código abierto de AGPL-3.0, una Licencia Enterprise es ideal.
Los beneficios de la Licencia Enterprise incluyen:
Flexibilidad comercial: Modifique e integre el código fuente y los modelos de Ultralytics YOLO en productos patentados sin adherirse al requisito de AGPL-3.0 de que su proyecto sea de código abierto.
Desarrollo propietario: Obtenga total libertad para desarrollar y distribuir aplicaciones comerciales que incluyan código y modelos de Ultralytics YOLO.
Para garantizar una integración perfecta y evitar las restricciones de AGPL-3.0, solicite una Licencia Enterprise de Ultralytics utilizando el formulario proporcionado. Nuestro equipo lo ayudará a adaptar la licencia a sus necesidades específicas.
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