Wir haben uns sehr über die Gelegenheit gefreut, unsere Silvanet Technologie zur Erkennung von Waldbränden auf der letzten Woche stattfindenden Incubatenergy® Labs Demo Day in Minneapolis zu demonstrieren.
Die Incubatenergy Labs sind ein Gipfeltreffen und ein Demonstrationsprogramm in einem: Sie sind für Start-ups gedacht, die sich mit dem Forschungsinstitut für elektrische Energie (EPRI) und Elektrizitätsversorgungsunternehmen zusammenzubringen. Es bringt innovative Start-ups 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, präsentierte unser bahnbrechendes System zur Erkennung von Waldbränden als Teil der Kohorte 2022. Ben Banerjee gab weitere Einzelheiten über die laufende Arbeit von Dryad mit Pacific Gas & Electric zur Demonstration seiner Silvanet IoT-Netzwerklösung für die Früherkennung von Waldbränden in Nordkalifornien zu demonstrieren. Das System Silvanet 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 eine eine langjährige Herausforderung für die Industrie.
[Die Zusammenarbeit mit PG&E (Dryad) umfasst eine äußerst kostengünstige Technologie zur Rauchsuchevaluierung in Verbindung mit einer Kommunikation mit geringer Bandbreite, um die Erkennung von Waldbränden in Gebieten zu ermöglichen, in denen wir bisher auf erhebliche Kommunikationsprobleme gestoßen sind.
Douglas Dorr
Technischer Leiter des Vertriebs und der Vertriebsanlagen
EPRI
Warum arbeitet PG&E mit Dryad zusammen?
Waldbrände stellen ein erhebliches ökologisches, gesellschaftliches und wirtschaftliches Problem dar, und wie andere Versorgungsunternehmen muss auch PG&E seine Infrastruktur und seine Vermögenswerte schützen und seine durch Waldbrände verursachten Verbindlichkeiten mindern. Dryad Die Technologie von PG&E zur frühzeitigen Erkennung von Waldbränden ermöglicht es ihnen, dies zu tun.
Die in unsere Erkennungstechnologie eingebettete künstliche Intelligenz und das maschinelle Lernen waren ein weiteres Schlüsselelement, das PG&E auf den Plan rief, die nach einer Lösung suchten, um Brände an ihren hölzernen Stromleitungsmasten effektiv zu "riechen". Wir haben unsere künstliche Intelligenz unter Dryad umfassend darauf trainiert, 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.
"[Dryad's Technologie] verwendet eher einen Geruchssensor, der sehr vorteilhaft sein kann 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, 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 Solarzellen 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"over-the-air" aktualisiert werden können, war ebenfalls ein entscheidendes Merkmal, 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 und in großem Umfang bereitstellen. mesh gatewayDadurch wird eine möglichst aktuelle und zuverlässige Erkennung von Waldbränden gewährleistet.
