Coptrz
Here’s how thermal camera armed drones and AI protect the power grid
Can AI actually make the grid safer? Buzz Solutions’ Vik Chaudhry certainly thinks so.
In our latest episode of Lexicon, we sat down with Vikhyat (“Vik”) Chaudhry, co-founder and CTO of Buzz Solutions, to explore how artificial intelligence (AI), drones, and thermal imaging are transforming the way utilities inspect and maintain critical infrastructure.
인공지능이 전력망을 보호하는 방법을 소개합니다.
인공지능이 실제로 전력망을 더 안전하게 만들 수 있을까요? 버즈 솔루션의 빅 차우드리 대표는 분명히 그렇다고 생각합니다.
Lexicon 최신 에피소드에서는 Buzz Solutions 의 공동 창립자 겸 CTO인 Vikhyat("Vik") Chaudhry를 만나 인공지능(AI), 드론, 열화상 기술이 공공시설의 중요 기반 시설 검사 및 유지 관리 방식을 어떻게 혁신하고 있는지 살펴보았습니다.
전력망은 오랫동안 현대 생활의 근간이었지만, 오늘날 점점 더 큰 부담에 직면하고 있습니다. 빅은 이번 대화에서 머신러닝과 컴퓨터 비전 기술의 발전이 전력 회사들이 장비 결함을 더 일찍 발견하고, 더 효율적으로 운영하며, 점점 더 과부하가 걸리는 전력망에서 산불을 포함한 대형 사고의 위험을 줄이는 데 어떻게 도움이 되는지 설명했습니다.
또한, 프리미엄 인사이트와 독점 콘텐츠를 이용하시려면 IE+ 를 구독하세요!
휴대용 도구를 이용한 공중 정보 수집
열화상 검사는 수십 년 동안 존재해 왔으며, 일반적으로 휴대용 카메라, 고정 센서, 그리고 현장 작업팀이 전봇대에서 전봇대로 이동하는 방식을 사용했습니다. 하지만 빅의 설명처럼, 이러한 모델은 더 이상 확장성이 없습니다.
"필요한 인프라가 훨씬 많아지고, 그 과정이 번거로워집니다. 운영 효율성이 떨어지고, 비용도 많이 들고, 시간도 엄청나게 소모됩니다."라고 그는 우리에게 말했다.
드론은 약 10년 전부터 상황을 바꾸기 시작했습니다. "드론을 이동식 센서라고 생각할 수 있습니다."라고 그는 말했습니다. "드론은 시각 데이터뿐만 아니라 방사 측정 이미지나 비디오와 같은 열 데이터도 수집합니다. 이제 이동식 센서에서 엄청난 양의 데이터가 들어오고 있으며, 이로 인해 열 측정값을 수집하는 것이 훨씬 더 효율적이고 비용 효율적이 되었습니다."라고 그는 덧붙였습니다.
빅에 따르면, 공공시설 기업들은 드론을 빠르게 도입했지만, 이후 엄청난 양의 이미지에 파묻히는 상황에 직면했습니다. 일부 대형 공공시설 기업들은 연간 수백만 장의 이미지를 촬영했습니다.
빅의 말처럼, "그들은 드론을 배치해서 엄청난 양의 데이터를 수집했는데… 이제 그 데이터를 어떻게 활용할까요?" 바로 이 지점에서 AI가 등장합니다.
빅이 소개한 가장 흥미로운 기술 발전 중 하나는 기존 RGB 이미지와 방사 측정 열 데이터의 융합입니다. 기존 열화상 카메라는 어떤 픽셀이 뜨거운지만 알려줄 뿐, 그 픽셀이 어떤 부품에 속하는지는 알 수 없습니다.
그는 "열화상 이미지는 다양한 온도 지점을 알려줄 수 있지만, 문제는 하나의 이미지에 여러 물체가 각기 다른 이유로 가열될 수 있다는 점"이라고 설명했다.
예를 들어 콘크리트는 그 위에 설치된 장비보다 더 빨리 가열될 수 있어 열화상 시스템만으로는 잘못된 것을 감지할 수 있습니다. 해결책은 열화상 데이터와 특정 구성 요소를 식별하는 컴퓨터 비전 기술을 결합하는 것입니다.
빅은 "RGB와 열화상은 밀접한 관련이 있습니다."라고 말했습니다. "우리는 구성 요소(예: 변압기, 절연체, 도체)를 감지한 다음 열화상 이미지를 겹쳐서 결과를 제한할 수 있습니다. 이제 특정 장비의 열화상 값을 정확하게 추출할 수 있습니다."라고 덧붙였습니다.
이는 정확성과 맥락을 획기적으로 향상시켜, 가공되지 않은 열 데이터를 유틸리티 회사가 의미 있게 활용할 수 있는 정보로 바꿔줍니다.
인간을 참여시키는 것
버즈 솔루션의 알고리즘이 아무리 정교하더라도, 빅은 인간이 여전히 프로세스의 중심에 있다고 강조했습니다. 그는 "우리는 인간 중심적인 AI를 활용하는 것을 선호합니다. AI는 데이터를 분석하고 결함이나 이상 징후를 찾아내는 1차 필터 역할을 하며, 그 후에 인간이 최종 단계에 참여합니다."라고 설명했습니다.
주요 이점 중 하나는 숙련된 전력선 작업자가 은퇴함에 따라 발생하는 지식 격차를 해소하는 것입니다. AI는 이전에는 주관적이었던 평가를 표준화하는 데 도움이 됩니다.
"일부 검사관은 철탑의 부식이 문제라고 말할 수도 있고, 다른 검사관은 해결할 수 있다고 말할 수도 있습니다. AI는 검사관들이 주관적인 판단에서 벗어나 데이터 패턴을 기반으로 더욱 객관적인 판단을 내릴 수 있도록 도와줍니다."라고 그는 덧붙였다.
그리고 무엇보다 중요한 것은 AI가 인지 부하를 줄여준다는 점입니다. "인간은 수만 장의 이미지를 처리하도록 설계되지 않았습니다. 기계는 그런 일을 정말 잘 해냅니다."라고 그는 말했습니다.
열화상 AI가 실제로 포착하는 것
이러한 시스템은 일반적으로 전봇대에 설치된 변압기의 과열, 절연체 파손, 도체 파손, 오염되거나 금이 간 태양광 패널, 그리고 접합부, 커넥터 및 부싱의 과열과 같은 문제를 감지합니다.
이러한 결함은 생산량을 급격히 감소시키고, 장비 고장을 일으키거나, 극단적인 경우에는 화재를 발생시킬 수 있습니다. 그는 "부품은 성냥이고, 식물은 연료입니다."라고 말했습니다.
과열된 전력망 설비가 건조한 초목에 닿아 스파크가 발생하면 재앙적인 결과를 초래할 수 있습니다. 조기 발견은 일상적인 유지보수 작업으로 끝나는 것과 산불 발생을 막는 데 매우 중요합니다.
히트맵을 넘어서
Vik은 단순한 열 지도 작성과 진정한 AI 기반 열 분석 사이의 중요한 차이점을 지적합니다.
Buzz Solutions는 IEC 및 IEEE와 같은 산업 표준을 모델에 직접 인코딩하여 AI가 실행 가능한 경고를 제공할 수 있도록 합니다. 출력에는 온도 측정값뿐만 아니라 심각도, 우선순위 및 구성 요소의 정확한 GPS 위치도 포함됩니다.
빅은 "우리는 이러한 통찰력을 시스템에 다시 반영하여 실행 가능한 조치로 이어지도록 합니다."라고 설명했는데, 이는 작업 지시 시스템, 자산 관리 도구 및 GIS 플랫폼과의 통합을 의미합니다.
자율 드론과 미래
이번 논의에서 가장 미래지향적인 부분 중 하나는 드론 도크, 즉 현장 스테이션에 보관되는 자율 드론에 관한 것이었습니다. 이러한 드론은 사람이 현장에 없어도 자동으로 이륙하고, 현장을 조사하고, 스테이션으로 복귀하여 데이터를 업로드하고, 충전할 수 있습니다.
"드론은 두 시간마다 박스에서 나와 전체 현장을 스캔하고 돌아와 데이터를 전송합니다. 인공지능이 분석을 수행하는 거죠. 이것이 차세대 드론입니다."라고 그는 설명했다.
도미니언 에너지와 같은 유틸리티 회사들은 이미 이러한 시스템을 대규모로 도입하고 있습니다.
"드론은 그저 날아다니는 로봇일 뿐입니다... 결국에는 주변 상황을 이해하는 인공지능 모델이 탑재될 겁니다. 예를 들어 '이 기둥에서 15미터 떨어져 있어야 한다', '이 구조물을 피해야 한다' 같은 식으로요. 그렇게 되면 효율성이 훨씬 더 높아질 겁니다."라고 그는 말했다.
AI를 도입하는 엔지니어를 위한 조언
일부 현장 기술자들은 AI가 자신들을 대체할까 봐 걱정하지만, 빅은 "AI는 기술자들이 더 복잡한 결정을 더 빠르게 내릴 수 있도록 도와주는 도구일 뿐"이라고 분명히 말합니다.
그는 현장 조사 작업의 진화(쌍안경에서 스마트폰, 드론, 인공지능에 이르기까지)를 설명하고 차세대 현장 엔지니어는 훨씬 더 유능해질 것이라고 말합니다.
그는 "미래의 현장 엔지니어는 드론, AI가 탑재된 태블릿, 그리고 올바른 결정을 내리는 데 필요한 소프트웨어가 들어 있는 배낭을 메고 다닐 것"이라고 말했다.
그의 말대로 드론은 재미있고, 전력선 작업자들은 이미 드론 조종사 자격증(Part 107)을 취득하며 이러한 변화를 받아들이고 있습니다.
빅은 강력한 비유로 대화를 마무리했습니다. "20세기에 전기가 그랬듯이, 21세기에는 인공지능이 그렇습니다. 이제 인공지능을 제대로 도입하고 그로부터 사업적 가치를 창출해야 할 때입니다."라고 그는 말했습니다.
전력화, 극한 기후 변화, 노후화된 설비로 인해 압박을 받고 있는 에너지 부문에서 AI는 단순한 유행이 아닙니다. AI는 빠르게 운영상의 필수 요소로 자리 잡고 있습니다.
댓글 없음:
댓글 쓰기