eSmart Systems automatizza le ispezioni delle utility con Ultralytics YOLO

eSmart Systems è una società norvegese che aiuta i fornitori di servizi di pubblica utilità a ispezionare e gestire asset su larga scala, come reti elettriche e sottostazioni, utilizzando computer vision e analisi. In particolare, la loro piattaforma di punta, Grid Vision®, sfrutta la computer vision, l'analisi geospaziale e i dati di serie temporali per analizzare immagini aeree, rilevare componenti e difetti e fornire informazioni predittive sulle linee di trasmissione.

Per migliorare ulteriormente l'efficienza dell'ispezione, eSmart Systems ha integrato i modelli Ultralytics YOLO in Grid Vision®. Ciò ha portato a una maggiore velocità di rilevamento dei difetti e ha permesso alle utility di passare da riparazioni reattive a una manutenzione più efficiente, basata sulle condizioni.

Trasformare le ispezioni delle linee elettriche con l'intelligenza artificiale e la computer vision

Con sede centrale a Halden, in Norvegia, eSmart Systems si concentra sulla fornitura di soluzioni innovative al settore delle utility per monitorare e mantenere le infrastrutture critiche. Ad esempio, la loro piattaforma di punta, Grid Vision®, fornisce una soluzione completa per l'ispezione e la gestione di asset su larga scala come reti elettriche e sottostazioni.

Con la fiducia di oltre 70 utility in tutto il mondo, eSmart Systems ha ispezionato più di 100.000 chilometri di linee elettriche, consentendo alle utility di prendere decisioni migliori e basate sui dati. Grid Vision® rende la manutenzione più efficiente, riduce i rischi e supporta la transizione verso infrastrutture energetiche più resilienti e sostenibili.

eSmart Systems garantisce inoltre che le sue soluzioni di AI soddisfino elevati standard di privacy dei dati e conformità normativa. Sono certificati ISO 27001 per la gestione della sicurezza delle informazioni e sono conformi all'articolo 7.8 di Netcode, che disciplina lo scambio sicuro di dati nelle operazioni della rete elettrica europea.

Le complessità delle ispezioni delle griglie 

Le reti elettriche si estendono su vaste aree, spesso attraversando luoghi remoti o difficili da raggiungere. Molti di questi sistemi sono obsoleti e richiedono ispezioni regolari per garantire sicurezza e affidabilità. L'ispezione di componenti come tralicci e linee elettriche richiede tempo, è costosa e può essere rischiosa per i lavoratori. 

eSmart Systems mirava ad acquisire immagini aeree utilizzando droni ed elicotteri, applicando la computer vision per rilevare i componenti e identificare i difetti. Tuttavia, poiché le utility hanno componenti diversi e acquisiscono immagini in varie condizioni, era difficile mantenere un flusso di lavoro di ispezione coerente.

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Anche la revisione manuale di queste immagini era lenta e richiedeva molte risorse, rendendo difficile scalare il rilevamento dei guasti. Per automatizzare le ispezioni e supportare la manutenzione proattiva, eSmart Systems aveva bisogno di un modello di Vision AI veloce e adattabile che potesse funzionare in modo affidabile su tipi di asset, regioni e condizioni meteorologiche diversi.

Il ruolo del rilevamento oggetti e di YOLO nelle ispezioni delle reti elettriche 

Per portare automazione e intelligenza nelle ispezioni delle reti elettriche, eSmart Systems ha integrato Ultralytics YOLO, un modello di computer vision, nella sua piattaforma Grid Vision®. I modelli Ultralytics YOLO supportano varie attività di computer vision, tra cui il rilevamento di oggetti, che consente alla piattaforma di identificare componenti chiave come torri, traverse, isolatori e conduttori nelle immagini aeree. 

I modelli vengono utilizzati anche per rilevare difetti quali l'invasione della vegetazione, danni e usura, che possono influire sulle prestazioni della rete. Una volta rilevati i componenti e i difetti, queste informazioni vengono elaborate tramite Grid Vision®, che utilizza l'elaborazione basata su cloud per automatizzare e scalare il processo di ispezione in modo rapido e preciso.

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La piattaforma segnala potenziali difetti, valuta i livelli di rischio associati e aiuta le utility a pianificare la manutenzione in base alle condizioni degli asset. Questa combinazione di rilevamento e analisi in tempo reale consente alle utility di passare da una manutenzione reattiva a un approccio più proattivo, aiutandole ad anticipare potenziali problemi prima che portino a costosi guasti.

Integrando queste informazioni con i metadati e i dati delle serie temporali, Grid Vision® consente alle utility di ottimizzare le proprie strategie di manutenzione, migliorando l'efficienza e riducendo il rischio di interruzioni impreviste.

Perché scegliere i modelli YOLO di Ultralytics?

eSmart Systems ha adottato i modelli Ultralytics YOLO per la loro velocità, accuratezza e perfetta integrazione nella loro pipeline di AI. I modelli Ultralytics YOLO forniscono risultati coerenti quando analizzano immagini aeree di grandi dimensioni e ad alta risoluzione, rendendoli ideali per le ispezioni delle reti.

Inoltre, il pacchetto Python di Ultralytics offre una varietà di opzioni di integrazione, tra cui 15 formati di esportazione. Questa flessibilità consente a eSmart Systems di implementare i modelli in diversi ambienti. Utilizzano formati come PyTorch per l'addestramento e ONNX per l'inferenza CPU ottimizzata in produzione, in particolare quando le risorse GPU sono limitate nella loro infrastruttura cloud.

Con oltre 30 modelli Ultralytics YOLO già in produzione, eSmart Systems può scalare in modo efficiente le ispezioni. Ciò consente loro di concentrarsi sul miglioramento della qualità dei dati e sulla risoluzione delle sfide specifiche delle utility.

Riduzione dei tempi di ispezione del 50% con Ultralytics YOLO

L'impatto di Grid Vision®, basato sui modelli YOLO di Ultralytics, è stato significativo nel migliorare le ispezioni delle utility. Automatizzando le ispezioni degli asset e migliorando il rilevamento dei difetti, Grid Vision® ha ridotto il carico di lavoro manuale, aumentato la sicurezza e facilitato strategie di manutenzione più proattive.

Ad esempio, in Svizzera, una grande azienda energetica che gestisce migliaia di tralicci (alte strutture che sostengono le linee elettriche) in terreni montuosi ha ridotto i tempi di ispezione del 50%. Il passaggio dall'arrampicata manuale alle ispezioni basate su droni ha accelerato il rilevamento dei guasti, migliorato la sicurezza dei lavoratori e risparmiato tempo.

Allo stesso modo, negli Stati Uniti, un grande fornitore di servizi ha utilizzato Grid Vision® per digitalizzare 1.400 strutture di trasmissione in soli tre mesi. Questa analisi delle immagini basata sull'intelligenza artificiale ha sostituito le revisioni manuali delle foto, consentendo la convalida remota e consentendo decisioni migliori e basate sui dati per la pianificazione degli investimenti.

Allo stesso modo, in Finlandia, un operatore del sistema di trasmissione ha ridotto le visite sul campo e minimizzato le interruzioni passando dalle ispezioni a terra alle valutazioni assistite da droni. Con Grid Vision® e il rilevamento dei difetti basato su YOLO, la precisione dell'ispezione è migliorata e i lavoratori qualificati sono stati in grado di concentrarsi su compiti più importanti.

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Alimentare la prossima generazione di ispezioni delle utility

Guardando al futuro, mentre eSmart Systems si espande a livello globale, sta affrontando sfide come la variazione delle infrastrutture, i diversi metodi di acquisizione delle immagini e la deriva dei dati tra le regioni. Per superare queste preoccupazioni, l'azienda si sta concentrando sul rendere Grid Vision® più scalabile e adattabile. 

I loro progressi con le pipeline MLOps sono stati fondamentali, semplificando il retraining dei modelli e automatizzando l'espansione dei dataset. Questi miglioramenti aumentano continuamente l'accuratezza e le prestazioni delle loro soluzioni di IA. eSmart Systems sta aprendo la strada a una gestione della rete più efficiente e affidabile, garantendo un approccio a prova di futuro alla transizione energetica globale.

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