eSmart Systems automatiza las inspecciones de servicios públicos con Ultralytics YOLO

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, mediante visión por ordenador y análisis. En concreto, su plataforma insignia, Grid Vision®, aprovecha la visión por ordenador, el análisis geoespacial y los datos de series temporales para analizar imágenes aéreas, detectar componentes y defectos y proporcionar información predictiva sobre las líneas de transmisión.

Para mejorar aún más la eficacia de las inspecciones, eSmart Systems integró los modelos YOLO de Ultralytics en Grid Vision®. El resultado fue una mayor velocidad de detección de defectos, lo que permitió a las empresas de servicios públicos pasar de las reparaciones reactivas a un mantenimiento basado en el estado más eficiente.

Transformación de las inspecciones de líneas eléctricas con IA y visión por ordenador

Con sede en Halden (Noruega), eSmart Systems se centra en aportar soluciones innovadoras al sector de los servicios públicos para supervisar y mantener infraestructuras críticas. Por ejemplo, su plataforma insignia, Grid Vision®, ofrece una solución integral para inspeccionar y gestionar activos a gran escala como redes eléctricas y subestaciones.

Con la confianza de más de 70 empresas de servicios públicos de todo el mundo, eSmart Systems ha inspeccionado más de 100.000 kilómetros de líneas eléctricas, permitiendo 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 hacia una infraestructura energética más resistente y sostenible.

eSmart Systems también garantiza que sus soluciones de IA cumplen normas estrictas de privacidad de datos y conformidad normativa. Cuentan con la certificación ISO 27001 de gestión de la seguridad de la información y cumplen el artículo 7.8 de Netcode, que regula el intercambio seguro de datos en las operaciones de la red eléctrica europea.

La complejidad de las inspecciones en red 

Las redes eléctricas se extienden por vastas zonas y a menudo atraviesan lugares remotos o de difícil acceso. Muchos de estos sistemas están envejeciendo y requieren inspecciones periódicas para garantizar su seguridad y fiabilidad. Inspeccionar componentes como torres de transmisión y líneas eléctricas lleva mucho tiempo, es costoso y puede suponer un riesgo para los trabajadores. 

El objetivo de eSmart Systems era capturar imágenes aéreas mediante drones y helicópteros, aplicando visión por ordenador para detectar componentes e identificar defectos. Sin embargo, como las empresas de servicios públicos tienen componentes diferentes y captan imágenes en condiciones diversas, resultaba difícil mantener un flujo de trabajo de inspección coherente.

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La revisión manual de estas imágenes también era lenta y consumía muchos recursos, lo que dificultaba la ampliación de la detección de fallos. Para automatizar las inspecciones y respaldar el mantenimiento proactivo, eSmart Systems necesitaba un modelo Vision AI rápido y adaptable que pudiera funcionar de forma fiable en todo tipo de activos, regiones y condiciones meteorológicas.

El papel de la detección de objetos y YOLO en las inspecciones en red 

Para aportar automatización e inteligencia a las inspecciones de redes, eSmart Systems integró Ultralytics YOLO, un modelo de visión por ordenador, en su plataforma Grid Vision®. Los modelos Ultralytics YOLO admiten diversas tareas de visión por ordenador, como la detección de objetos, que permite a la plataforma identificar componentes clave como torres, crucetas, aisladores y conductores en imágenes aéreas. 

Los modelos también se utilizan para detectar defectos como la invasión de vegetación, daños y desgaste, que pueden afectar al rendimiento de la red. Una vez detectados los componentes y los defectos, esta información se procesa mediante Grid Vision®, que utiliza un procesamiento basado en la nube para automatizar y escalar el proceso de inspección con rapidez y precisión.

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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 pasar de un mantenimiento reactivo a un enfoque más proactivo, ayudándolas a anticiparse a posibles problemas antes de que provoquen costosas averías.

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 YOLO de Ultralytics por su velocidad, precisión y perfecta integración en su canal de IA. Los modelos YOLO de Ultralytics ofrecen resultados coherentes al analizar imágenes aéreas de gran tamaño y alta resolución, lo que los hace ideales para inspecciones de cuadrículas.

Además, el paquete Ultralytics Python ofrece diversas opciones de integración, incluidos 15 formatos de exportación. Esta flexibilidad permite a eSmart Systems desplegar los modelos en distintos entornos. Utilizan formatos como PyTorch para el entrenamiento y ONNX para la inferencia optimizada en CPU en producción, sobre todo cuando los recursos de GPU son limitados en su infraestructura en la nube.

Con más de 30 modelos Ultralytics YOLO ya en producción, eSmart Systems puede ampliar eficazmente las inspecciones. 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 las empresas de servicios públicos. Al automatizar las inspecciones de activos y mejorar la detección de defectos, Grid Vision® ha reducido la carga de trabajo manual, ha aumentado la seguridad y ha facilitado estrategias de mantenimiento más proactivas.

Por ejemplo, en Suiza, una importante empresa energética que gestiona miles de torres de alta tensión (altas estructuras que sostienen las líneas eléctricas) en terreno montañoso redujo los tiempos de inspección en un 50%. La transición de la escalada manual a las inspecciones con drones aceleró la detección de fallos, mejoró la seguridad de los trabajadores y ahorró tiempo.

Del mismo modo, en Estados Unidos, un gran proveedor de servicios públicos utilizó Grid Vision® para digitalizar 1.400 estructuras de transmisión en sólo tres meses. Este análisis de imágenes basado en IA sustituyó a las revisiones fotográficas manuales, lo que permitió la validación remota y la toma de 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 al pasar de las inspecciones desde tierra a las evaluaciones asistidas por drones. Gracias a Grid Vision® y a la detección de defectos con YOLO, mejoró la precisión de las inspecciones y los trabajadores cualificados pudieron centrarse en tareas más importantes.

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La nueva generación de inspecciones de servicios públicos

De cara al futuro, a medida que eSmart Systems se expande por todo el mundo, se enfrenta a retos como la diversidad de infraestructuras, los distintos métodos de captura de imágenes y la dispersión de datos entre regiones. Para superar estos problemas, la empresa se está centrando en hacer que Grid Vision® sea más escalable y adaptable. 

Su progreso con las canalizaciones MLOps ha sido clave, simplificando el reentrenamiento de modelos y automatizando la expansión del conjunto 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.

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