Ultralytics YOLO modellerini Grid Vision® platformuna entegre eden eSmart Systems, denetim süresini %50 azalttı, arıza tespitini hızlandırdı ve proaktif bakıma geçiş yaptı.
eSmart Systems, bilgisayarlı görü ve analitiği kullanarak kamu hizmeti sağlayıcılarının elektrik şebekeleri ve trafo merkezleri gibi büyük ölçekli varlıkları denetlemesine ve yönetmesine yardımcı olan, Norveç merkezli bir şirkettir. Özellikle amiral gemisi platformu Grid Vision®, hava görüntülerini analiz etmek, bileşenleri ve kusurları tespit etmek ve iletim hatları genelinde öngörücü analizler sağlamak için bilgisayarlı görü, jeo-uzamsal analitik ve zaman serisi verilerinden yararlanır.
Denetim verimliliğini daha da artırmak için eSmart Systems, Ultralytics YOLO modellerini Grid Vision® platformuna entegre etti. Bu sayede kusur tespit hızı arttı ve elektrik hizmeti sağlayıcıları reaktif onarımlardan daha verimli, duruma dayalı bakıma geçebildi.
Enerji hattı denetimlerini yapay zekâ ve bilgisayarlı görüyle dönüştürmek#
Merkezi Halden, Norveç'te bulunan eSmart Systems, kritik altyapıyı izlemek ve bakımını yapmak için kamu hizmetleri sektörüne yenilikçi çözümler sunmaya odaklanır. Örneğin amiral gemisi platformu Grid Vision®, elektrik şebekeleri ve trafo merkezleri gibi büyük ölçekli varlıkları denetlemek ve yönetmek için kapsamlı bir çözüm sunar.
Dünya genelinde 70'ten fazla kamu hizmeti sağlayıcısının güvendiği eSmart Systems, kamu hizmeti sağlayıcılarının daha iyi, veriye dayalı kararlar almasını sağlayarak 100.000 kilometreden fazla enerji hattını denetledi. Grid Vision®, bakımı daha verimli hale getirir, riskleri azaltır ve daha dirençli ve sürdürülebilir enerji altyapısına geçişi destekler.
eSmart Systems ayrıca yapay zekâ çözümlerinin veri gizliliği ve mevzuata uyum açısından yüksek standartları karşılamasını sağlar. Bilgi güvenliği yönetimi için ISO 27001 sertifikasına sahiptir ve Avrupa elektrik şebekesi operasyonlarında güvenli veri alışverişini düzenleyen Netcode 7.8 Maddesi'ne uyar.
Şebeke denetimlerinin karmaşıklıkları#
Elektrik şebekeleri geniş alanlara yayılır ve çoğu zaman uzak veya ulaşılması zor konumlardan geçer. Bu sistemlerin birçoğu eskimektedir ve güvenlik ile güvenilirliği sağlamak için düzenli denetimler gerektirir. İletim kuleleri ve enerji hatları gibi bileşenlerin denetlenmesi zaman alır, maliyetlidir ve çalışanlar için risk oluşturabilir.
eSmart Systems, dronlar ve helikopterler kullanarak hava görüntüleri yakalamayı, bileşenleri tespit etmek ve kusurları belirlemek için bilgisayarlı görü uygulamayı amaçladı. Ancak kamu hizmeti sağlayıcılarının farklı bileşenlere sahip olması ve görüntüleri çeşitli koşullarda yakalaması nedeniyle tutarlı bir denetim iş akışını sürdürmek zordu.
Şekil 1. Elektrik şebekelerinin bakımı zor olabilir.
Bu görüntülerin manuel olarak incelenmesi de yavaş ve kaynak yoğun bir süreçti; bu durum arıza tespitini ölçeklendirmeyi zorlaştırıyordu. Denetimleri otomatikleştirmek ve proaktif bakımı desteklemek için eSmart Systems'in varlık türleri, bölgeler ve hava koşulları genelinde güvenilir şekilde çalışabilen hızlı ve uyarlanabilir bir Vision AI modeline ihtiyacı vardı.
Şebeke denetimlerinde nesne tespiti ve YOLO'nun rolü#
eSmart Systems, şebeke denetimlerine otomasyon ve zekâ kazandırmak için bir bilgisayarlı görü modeli olan Ultralytics YOLO'yu Grid Vision® platformuna entegre etti. Ultralytics YOLO modelleri, çeşitli bilgisayarlı görü görevlerini destekler. Bunlar arasında, platformun hava görüntülerindeki kuleler, traversler, izolatörler ve iletkenler gibi temel bileşenleri tespit etmesini sağlayan nesne tespiti de bulunur.
Modeller ayrıca şebekenin performansını etkileyebilecek bitki örtüsü ihlali, hasar ve aşınma gibi kusurları tespit etmek için de kullanılır. Bileşenler ve kusurlar tespit edildikten sonra bu bilgiler, denetim sürecini hızlı ve doğru bir şekilde otomatikleştirmek ve ölçeklendirmek için bulut tabanlı işleme kullanan Grid Vision® üzerinden işlenir.
Şekil 2. Grid Vision®, YOLO kullanarak elektrik bileşenlerini tespit eder.
Platform, olası kusurları işaretler, bunlarla ilişkili risk düzeylerini değerlendirir ve kamu hizmeti sağlayıcılarının varlıkların durumuna göre bakım planlamasına yardımcı olur. Gerçek zamanlı tespit ve analizden oluşan bu birleşim, kamu hizmeti sağlayıcılarının reaktif bakımdan daha proaktif bir yaklaşıma geçmesini sağlar ve maliyetli arızalara yol açmadan önce olası sorunların önüne geçmelerine yardımcı olur.
Grid Vision®, bu analizleri meta veriler ve zaman serisi verileriyle birleştirerek kamu hizmeti sağlayıcılarının bakım stratejilerini optimize etmesini, verimliliği artırmasını ve beklenmedik kesinti riskini azaltmasını sağlar.
Neden Ultralytics YOLO modellerini seçmelisin?#
eSmart Systems, hızları, doğrulukları ve yapay zekâ iş akışlarına sorunsuz entegrasyonları nedeniyle Ultralytics YOLO modellerini benimsedi. Ultralytics YOLO modelleri, büyük ve yüksek çözünürlüklü hava görüntülerini analiz ederken tutarlı sonuçlar sunar; bu da onları şebeke denetimleri için ideal hale getirir.
Ayrıca Ultralytics Python paketi, 15 dışa aktarma biçimi de dahil olmak üzere çeşitli entegrasyon seçenekleri sunar. Bu esneklik, eSmart Systems'in modelleri farklı ortamlarda dağıtmasını sağlar. Eğitim için PyTorch ve özellikle bulut altyapılarında GPU kaynaklarının sınırlı olduğu durumlarda üretimde optimize edilmiş CPU çıkarımı için ONNX gibi biçimleri kullanırlar.
Üretimde halihazırda 30'dan fazla Ultralytics YOLO modeli bulunan eSmart Systems, denetimleri verimli bir şekilde ölçeklendirebilir. Bu sayede veri kalitesini iyileştirmeye ve kamu hizmeti sağlayıcılarına özgü zorlukları ele almaya odaklanabilirler.
Ultralytics YOLO ile denetim süresini %50 azaltmak#
Ultralytics YOLO modelleriyle güçlendirilen Grid Vision®'ın etkisi, kamu hizmeti denetimlerinin iyileştirilmesinde önemli oldu. Varlık denetimlerini otomatikleştirip kusur tespitini iyileştiren Grid Vision®, manuel iş yüklerini azalttı, güvenliği artırdı ve daha proaktif bakım stratejilerinin uygulanmasını sağladı.
Örneğin İsviçre'de, dağlık arazide enerji hatlarını destekleyen binlerce direği (enerji hatlarını destekleyen uzun yapılar) yöneten büyük bir enerji şirketi, denetim sürelerini %50 azalttı. Manuel tırmanıştan drone tabanlı denetimlere geçiş, arıza tespitini hızlandırdı, çalışan güvenliğini artırdı ve zamandan tasarruf sağladı.
Benzer şekilde Amerika Birleşik Devletleri'nde büyük bir kamu hizmeti sağlayıcısı, yalnızca üç ay içinde 1.400 iletim yapısını dijitalleştirmek için Grid Vision® kullandı. Yapay zekâ destekli bu görüntü analizi, manuel fotoğraf incelemelerinin yerini alarak uzaktan doğrulamaya ve daha iyi, veriye dayalı sermaye planlama kararlarına olanak sağladı.
Benzer şekilde Finlandiya'da bir iletim sistemi operatörü, saha ziyaretlerini ve kesintileri azaltmak için yer tabanlı denetimlerden drone destekli değerlendirmelere geçti. Grid Vision® ve YOLO destekli kusur tespiti sayesinde denetim doğruluğu arttı ve uzman çalışanlar daha önemli görevlere odaklanabildi.
Şekil 3. Grid Vision® ve YOLO kullanılarak izlenen Finlandiya'daki elektrik şebekesi hatlarına bir bakış.
Kamu hizmeti denetimlerinin yeni nesline güç vermek#
Geleceğe bakıldığında, eSmart Systems küresel ölçekte büyürken farklı altyapılar, çeşitli görüntü yakalama yöntemleri ve bölgeler arasındaki veri kayması gibi zorlukları ele alıyor. Şirket, bu sorunların üstesinden gelmek için Grid Vision®'ı daha ölçeklenebilir ve uyarlanabilir hale getirmeye odaklanıyor.
MLOps iş akışlarındaki ilerlemeleri, model yeniden eğitimini basitleştirmede ve veri kümesi genişletmeyi otomatikleştirmede kilit rol oynadı. Bu iyileştirmeler, yapay zekâ çözümlerinin doğruluğunu ve performansını sürekli olarak artırıyor. eSmart Systems, daha verimli ve güvenilir şebeke yönetiminin önünü açarak küresel enerji dönüşümüne hazır bir yaklaşım sağlıyor.
Bilgisayarlı görüyle ilgileniyor musun? Ultralytics YOLO modellerinin otonom araçlarda yapay zekâ ve tarımda bilgisayarlı görü gibi alanlarda yenilikleri nasıl desteklediğini görmek için GitHub depomuzu incele. YOLO modellerimiz ve lisans seçeneklerimiz hakkında bugün daha fazla bilgi edin!
