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  • Ben Jones

Zusammenarbeit von Dryad Networks und PG&E wird beim Incubatenergy Labs Demo Day 2022 vorgestellt



Wir haben uns sehr gefreut, dass wir letzte Woche beim Incubatenergy® Labs Demo Day in Minneapolis die Möglichkeit hatten, unsere Silvanet-Technologie zur Erkennung von Waldbränden vorzustellen.


Incubatenergy Labs ist ein Gipfeltreffen und ein Demonstrationsprogramm in einem: Es bietet Start-ups die Möglichkeit, mit dem Forschungsinstitut für elektrische Energie (EPRI) und Stromversorgungsunternehmen in Kontakt zu treten. Es bringt innovative Startups mit Energieversorgungsunternehmen aus der ganzen Welt zusammen, damit sie gemeinsam die Elektrifizierung, Dekarbonisierung und Netzmodernisierung vorantreiben können.


Unser Mitbegründer und SVP Worldwide Sales, Ben Banerjee, stellte unser bahnbrechendes System zur Erkennung von Waldbränden als Teil der Kohorte 2022 vor. Ben gab weitere Details zu Dryads laufender Arbeit mit Pacific Gas & Electric zur Demonstration seiner groß angelegten IoT-Netzwerklösung Silvanet zur Früherkennung von Waldbränden in Nordkalifornien. Das Silvanet-System umfasst an Anlagen angebrachte Sensoren, ein Mesh-Netzwerk, das LoRaWAN für die Kommunikation nutzt, und ein Cloud-basiertes Datenanalyse-Dashboard für Präzisionsanalysen.


"Die Geschwindigkeit der Erkennung ist der Schlüssel zur Vermeidung von Waldbränden, und die Kommunikation an abgelegenen Orten ist seit langem eine Herausforderung für die Branche.
[Die Zusammenarbeit zwischen Dryad und PG&E] umfasst eine äußerst kostengünstige Technologie zur Rauchsuchevaluierung in Kombination mit einer Kommunikation mit geringer Bandbreite, um die Erkennung von Waldbränden in Gebieten zu ermöglichen, in denen wir traditionell auf erhebliche Kommunikationsprobleme gestoßen sind.

Douglas Dorr

Technischer Leiter des Vertriebs und der Vertriebsanlagen

EPRI



Warum arbeitet PG&E mit Dryad zusammen?


Waldbrände sind ein bedeutendes ökologisches, gesellschaftliches und wirtschaftliches Problem, und wie andere Versorgungsunternehmen muss auch PG&E seine Infrastruktur und Vermögenswerte schützen und seine durch Waldbrände verursachten Verbindlichkeiten mindern. Die Technologie von Dryad zur frühzeitigen Erkennung von Waldbränden ermöglicht dies.

Die eingebettete künstliche Intelligenz und das maschinelle Lernen in unserer Erkennungstechnologie waren ein weiteres Schlüsselelement, das PG&E ansprach, die nach einer Lösung suchten, um Brände an ihren hölzernen Strommasten effektiv zu "riechen". Wir haben unsere künstliche Intelligenz bei Dryad ausgiebig trainiert, um verschiedene Arten von Feuer auf der ganzen Welt zu erkennen, und konnten sie daher auch darauf trainieren, Brände im Frühstadium an den Masten von PG&E genau und zuverlässig zu erkennen.


"[Dryads Technologie] verwendet eher einen Geruchssensor, was sehr vorteilhaft sein kann, da man Gerüche über größere Entfernungen hinweg erkennen kann.
Diese Technologie hat in unseren ländlichen Gebieten, in denen wir nur über begrenzte Kommunikationsmöglichkeiten verfügen, ein großes Potenzial und kann uns zusätzlich zu den Kameras zur Erkennung von Waldbränden, die wir bereits installiert haben, einen sehr detaillierten Ansatz bieten.
Nach dreimonatigen Pilotversuchen in unseren Labors sind wir ziemlich zuversichtlich, dass die Technologie zuverlässig ist, so dass wir zum nächsten Pilotversuch übergehen können, bei dem wir besser lernen und verstehen werden, wie diese Geräte in ländlichen Gebieten funktionieren, wie sich die Solarmodule beim Aufladen dieser Geräte verhalten und uns eine wirklich gute Früherkennung von Waldbrandrisiken ermöglichen."

Gavin Fong

Direktorin, Risikomanagement bei Waldbränden

Pacific Gas and Electric Gesellschaft



Die Tatsache, dass die Sensoren von Dryad über die Luft aktualisiert werden können, war ebenfalls ein Schlüsselmerkmal, das PG&E von der Zusammenarbeit überzeugte. Nach dem Einsatz können unsere Sensoren per Fernzugriff mit Patches und Software-Updates verbessert werden, d. h. Over-the-Air (OTA). Wenn unsere KI beispielsweise einen neuen Geruch oder einen neuen Anwendungsfall lernt, können wir diese Aktualisierungen schnell in unserem groß angelegten Mesh-Netzwerk bereitstellen und so eine möglichst aktuelle und zuverlässige Erkennung von Waldbränden gewährleisten.

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