Los enfoques de aprendizaje automático están mitigando de manera proactiva el riesgo de incendios forestales causados por las líneas eléctricas, lo que garantiza el suministro seguro y regular de energía a las empresas y las comunidades.
Altavec ha sido el socio de confianza de las empresas de servicios públicos australianas durante más de 20 años. Al brindar excelencia en servicios geoespaciales a través de geoanálisis avanzados, nuestra plataforma tecnológica permite la gestión de activos de mejores prácticas utilizando datos complejos para proporcionar información informada y procesable. Anteriormente conocida como Geomatic, la nueva marca Altavec refleja la procedencia de la propiedad anterior de AusNet y adopta la nueva propiedad de Tech Mahindra.
El operador de red de energía con sede en Victoria, AusNet, elige asociarse con Altavec para mitigar el riesgo de incendios forestales a través de la gestión proactiva de la vegetación. Al ayudar a administrar 54 000 km de líneas eléctricas de AusNet en todo el estado de Victoria, Altavec utiliza las capacidades de aprendizaje automático de la plataforma SageMaker de Amazon Web Services (AWS) para mejorar y escalar su proceso de clasificación y análisis de vegetación.
El enfoque de aprendizaje automático mitiga de manera proactiva el riesgo de incendios forestales causados por las líneas eléctricas, lo que garantiza el suministro seguro y regular de energía a las empresas y las comunidades. Desde 2009, Altavec ha estado capturando datos de detección y rango de luz (LiDAR), un método de detección remota también conocido como escaneo láser o 3D.
Estos datos ricos en funciones se utilizan para crear un modelo 3D de toda la red AusNet, lo que ayuda a identificar el crecimiento de la vegetación que debe recortarse para la seguridad contra incendios forestales. El aumento del nivel de automatización del proceso de clasificación LiDAR ha sido un área de desarrollo emprendida por Altavec durante los últimos 12 meses, con el objetivo de ofrecer mejoras de escala, velocidad y precisión.
Al asociarse con el equipo de Amazon Machine Learning Solution Labs, Altavec y AWS utilizaron Amazon SageMaker para crear modelos de aprendizaje profundo que automatizan la clasificación de los datos LiDAR en cinco categorías específicas de gestión de la vegetación. Esto dio como resultado una precisión de clasificación del 80,53 % en estas categorías, lo que le ahorró al cliente de Altavec, AusNet, aproximadamente $500 000 en costos anuales de mano de obra.
La solución altamente sofisticada e innovadora desarrollada por el equipo de entrega conjunto de Altavec y AWS reduce significativamente las horas dedicadas a la corrección manual de puntos de datos hasta en un 80 %, lo que permite que la clasificación de la vegetación y los resultados del análisis se logren más rápido y a una escala mucho mayor.
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