A nossa infra-estrutura energética está perto do fracasso – na verdade, a ASCE (Sociedade Americana de Engenheiros Civis) coloca nosso grau de energia em D+. Restringindo-se, a rede elétrica dos EUA inclui cerca de 180 a 200 milhões de postes de distribuição, que muitas vezes têm uma vida útil entre 50 e 70 anos. Aqui está o desafio. Tal como acontece com a maioria das infraestruturas aqui nos Estados Unidos, muitas delas estão envelhecendo e muitas estão localizadas em regiões cada vez mais expostas a condições climáticas extremas.
“As concessionárias precisam tomar uma decisão difícil”, diz Dominique Meyer, CEO da Looq IA. Ele diz que, em última análise, eles precisam decidir se esses postes precisam ser substituídos ou não – e tomar essa decisão pode custar muito tempo e dinheiro. Meyer diz-me directamente que os pólos de distribuição da América do Norte são ainda mais substanciais do que as estimativas anteriores, situando o whole próximo dos 400 milhões.
Sem dúvida, as empresas de serviços públicos estão sob crescente pressão para cumprir os requisitos estaduais de mitigação de incêndios florestais e de endurecimento contra tempestades. Como resultado, dados precisos dos pólos tornaram-se uma pedra angular da confiabilidade da rede. No entanto, muitos destes dados ainda são recolhidos e processados através de fluxos de trabalho lentos, manuais e inconsistentes – muitas vezes exigindo duas pessoas para recolher os dados. Com a ascensão da IA (inteligência synthetic), muito disto deverá mudar.
Looq pretende resolver o desafio dos dados irregulares, imprecisos e não confiáveis, de acordo com Meyer, criando um modelo completo de engenharia geométrica de cada ativo. qPole permite que projetistas e engenheiros de distribuição transformem capturas de campo simples em modelos de ativos precisos e prontos para engenharia.
Somente a captura de campo tradicional leva cerca de 15 minutos por poste. Anteriormente, o processamento de backoffice adicionava mais 15 minutos por pólo, à medida que os engenheiros validavam os dados manualmente. Agora, tudo isso está começando a mudar. Como exemplo de nova tecnologia, o processamento assistido por IA qPole é concluído em cerca de 5 a 7 minutos por pólo e detecta e modela automaticamente cada estrutura e seus equipamentos.
Meyer compara a economia média de 23 minutos por poste para representar o desbloqueio de cerca de 19 milhões de horas de trabalho economizadas anualmente somente nos Estados Unidos.
“Estamos permitindo que os designers e o trabalho de backoffice sejam muito mais eficazes”, diz Meyer. “Estamos essencialmente aumentando a eficiência deles em mais de 60% no backoffice, e isso significa que, como não há pessoas suficientes para fazer esse tipo de trabalho, as pessoas que o fazem ficam mais eficientes. A indústria sente uma enorme dor e alívio em relação a isso.”
A economia de tempo é apenas um componente do benefício para os engenheiros. As medições de campo também têm precisão de menos de um centímetro, o que ajuda a determinar os requisitos de construção corretos, evitando projetos excessivamente construídos ou desnecessários, economizando dinheiro no longo prazo.
“A verdadeira magia por trás do qPole é a peça de automação que combina componentes com perímetros geométricos e de imagem”, diz Meyer.
Sinceramente, este é o tipo de inovação de que necessitamos para construir infra-estruturas mais fortes e mais resilientes aqui nos Estados Unidos. Se quisermos aumentar a nossa nota de quase reprovação, devemos agir rapidamente. Ou veremos o boletim praticamente inalterado em três anos.
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