eSmart Systems automatizza le ispezioni delle utenze con Ultralytics YOLO

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

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

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

Con sede a Halden, in Norvegia, eSmart Systems si concentra sull'introduzione di soluzioni innovative nel settore delle utility per il monitoraggio e la manutenzione delle infrastrutture critiche. Ad esempio, la sua 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.

Affidata a oltre 70 società di servizi pubblici in tutto il mondo, eSmart Systems ha ispezionato più di 100.000 chilometri di linee elettriche, consentendo alle società di servizi pubblici di prendere decisioni migliori e basate sui dati. Grid Vision® rende la manutenzione più efficiente, riduce i rischi e supporta la transizione verso un'infrastruttura energetica più resiliente e sostenibile.

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

Le complessità delle ispezioni di rete 

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

eSmart Systems mirava a catturare 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 condizioni diverse, è stato difficile mantenere un flusso di lavoro di ispezione coerente.

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L'esame manuale di queste immagini era inoltre lento e richiedeva molte risorse, rendendo difficile la scalabilità del rilevamento dei guasti. Per automatizzare le ispezioni e supportare la manutenzione proattiva, eSmart Systems aveva bisogno di un modello Vision AI veloce e adattabile, in grado di funzionare in modo affidabile in tutti i tipi di asset, regioni e condizioni atmosferiche.

Il ruolo del rilevamento degli oggetti e di YOLO nelle ispezioni a griglia 

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

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

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

Integrando questi dati con metadati e serie temporali, Grid Vision® consente alle utility di ottimizzare le 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 YOLO di Ultralytics per la loro velocità, accuratezza e perfetta integrazione nella pipeline AI. I modelli Ultralytics YOLO forniscono risultati coerenti quando analizzano immagini aeree di grandi dimensioni e ad alta risoluzione, rendendoli ideali per le ispezioni della rete.

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

Con oltre 30 modelli Ultralytics YOLO già in produzione, eSmart Systems può scalare le ispezioni in modo efficiente. Ciò consente di concentrarsi sul miglioramento della qualità dei dati e di affrontare le sfide specifiche dell'azienda.

Riduzione dei tempi di ispezione del 50% con Ultralytics YOLO

L'impatto di Grid Vision®, alimentato dai 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.

In Svizzera, ad esempio, un'importante azienda energetica che gestisce migliaia di tralicci (alte strutture che sostengono le linee elettriche) in un territorio montuoso ha ridotto i tempi di ispezione del 50%. Il passaggio dall'arrampicata manuale alle ispezioni con i droni ha accelerato il rilevamento dei guasti, migliorato la sicurezza dei lavoratori e fatto risparmiare tempo.

Analogamente, negli Stati Uniti, un grande fornitore di servizi pubblici ha utilizzato Grid Vision® per digitalizzare 1.400 strutture di trasmissione in soli tre mesi. L'analisi delle immagini guidata dall'intelligenza artificiale ha sostituito le revisioni fotografiche manuali, consentendo la convalida a distanza e permettendo di prendere decisioni di pianificazione del capitale migliori e basate sui dati.

Analogamente, in Finlandia, l'operatore di un sistema di trasmissione ha ridotto le visite sul campo e minimizzato le interruzioni passando da ispezioni a terra a valutazioni assistite da droni. Grazie a Grid Vision® e al rilevamento dei difetti tramite YOLO, l'accuratezza delle ispezioni è migliorata e gli operatori qualificati hanno potuto concentrarsi su compiti più importanti.

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La prossima generazione di ispezioni delle utility

In prospettiva, con l'espansione a livello globale, eSmart Systems sta affrontando sfide come la diversità delle infrastrutture, i diversi metodi di acquisizione delle immagini e la deriva dei dati da una regione all'altra. Per superare questi problemi, l'azienda si sta concentrando sul rendere Grid Vision® più scalabile e adattabile. 

I progressi compiuti con le pipeline MLOps sono stati fondamentali, in quanto hanno semplificato la riqualificazione dei modelli e automatizzato l'espansione dei set di dati. Questi miglioramenti aumentano continuamente l'accuratezza e le prestazioni delle loro soluzioni AI. eSmart Systems sta aprendo la strada a una gestione della rete più efficiente e affidabile, garantendo un approccio pronto per il futuro alla transizione energetica globale.

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