正值野火季节来临之际，这家初创公司的AI和机器视觉技术平台快速分析了数百万条电力线图像，以检测基础设施中的危险缺陷，帮助公用事业公司识别问题区域并进行维修在大火开始之前。StartX加速器初创公司Buzz Solutions今天宣布已筹集120万美元，用于在几小时或几天内完成图像分析并提供可操作的报告，而工程师完成这项工作需要6到8个月的时间。在此过程中，该平台可将公用事业节省50%至70%的成本。

种子轮由Blackhorn Ventures牵头，由Ulu Ventures，Vodia Ventures和Advisors.fund组成的联合组织参与。该公司的技术已在加利福尼亚南部的一家大型公用事业公司，中西部的一家大型公用事业公司和纽约的两家大型公用事业公司的试点项目中使用。

“我们相信Buzz Solutions的AI / ML助长了预测分析工具，为输电线路运营商提供了一种独特的，具有成本效益的方式，能够以比现场其他任何人更高的准确性和操作实用性来识别所有潜在故障。” Blackhorn Ventures的运营合伙人Mark Loch说。

Buzz解决方案平台如何工作

由于森林大火和老化的电网基础设施由于气候变化而导致更加严重和危险的周期性问题，因此电力线检查和分析至关重要。实际上，加利福尼亚林业与消防局刚刚确定PG&E的输电线路是去年发生的大规模 Kincade火灾的原因 ，该火灾烧毁了78,000英亩，疏散了20万人。

当前检查电源线状态的方法是，电力公司每年与其他组织合作，使用无人机，直升机和固定翼飞机捕获数十万张电源线，铁塔和周围植被的图像。处理这些图像需要六到八个月的时间，并且涉及线务员和工程师，他们将所有这些数据手动映射到一起，查找故障和失败并标记它们以供亲自检查。但是，在这个漫长的检查周期中，生产线很容易掉线，引发野火并强制关闭。

相比之下，Buzz解决方案分析，洞察力和资产跟踪平台将检查由存储在云中的这些不同来源捕获的网格检查图像。该解决方案通过其专有算法运行图像，以检测传输线和配电线所有主要组件上的故障。该解决方案还搜索植被可能侵蚀设备并构成火灾危险的区域。此AI分析可在数小时或数天内完成。然后，实用程序可以采取步骤评估标记的图像并修理或更换设备。

“绝对是时候使用人工智能来减少野火威胁。我们相信公用事业行业已准备好采用一种更好的方法来保持其设备的良好运转状态，并确保人员和财产安全。” Buzz Solutions的联合创始人兼首席执行官Kaitlyn Albertoli说道。

除了节省大量时间外，该技术还为公用事业节省了50%或更多的处理成本。最终，通过在大火开始之前发现磨损或折断的线，公用事业每年可以挽救生命和财产，并节省数十亿美元。

Buzz Solutions还提供了一种预测性资产管理系统。该平台使用历史数据，资产和断层数据以及天气数据的预测建模和分析功能，主动确定未来可能出现断层和高风险区域的位置。

“毫无疑问，全国的公用事业公司正在寻求以更快，更有效的方式检查电力线，” Buzz Solutions的联合创始人兼首席技术官兼首席技术官Vikhyat Chaudhry说。“我们的愿景是使用创新技术来保护我们今天的基础设施和环境，并帮助预测将来在哪里出现问题。当我们受到气候变化的严重影响时，这一点就变得更加重要。”