Sztuczna inteligencja pozwoli sprawniej zarządzać stołeczną infrastrukturą przesyłową

Firmy Globema i innogy Stoen Operator podjęły współpracę przy realizacji projektu badawczo-rozwojowego pod nazwą GlobIQ. Jego celem jest rozpoznanie możliwości wykorzystania sztucznej inteligencji (AI) w tym uczenia maszynowego (ML) w procesach pozyskiwania danych z materiałów źródłowych.

fot. Pixabay

Projekt koncentruje się przede wszystkim na usprawnieniu procesów obsługi dokumentów w Dziale Nieruchomości oraz Dziale Dokumentacji Sieci firmy innogy. Testowaniu podlegają możliwości poprawy wydajności w wyniku:

• zmniejszenia nakładów pracy związanych z archiwizacją dokumentów prawnych dotyczących nieruchomości;
• skrócenia czasu pracy przeznaczanego na wprowadzanie i aktualizację danych o sieci w systemie GIS na postawie dokumentacji sieci;
• ograniczenia zaangażowania pracowników jedynie do analizy wyjątkowych przypadków;
• zwiększenia ilości dokumentacji przechowywanej i udostępnianej w postaci cyfrowej;
• przypisania przestrzennych lokalizacji do zakresu tytułów prawnych do nieruchomości oraz dokumentacji technicznej obiektów i urządzeń;
• powiązania dokumentów z nieruchomościami i obiektami systemu GIS.

Powyższe czynności realizowane są przez prototyp narzędzia opracowany przez Globemę. Jak wyjaśnia spółka, wykorzystuje on automatyczne rozpoznawanie obrazów oraz ich interpretację połączone z analizą tekstów. Budowane modele pracują z wykorzystaniem rzeczywistych danych udostępnianych przez innogy Stoen Operator. Poszczególne procesy są starannie weryfikowane, dzięki czemu zwiększa się ich automatyzacja – zarówno podczas pozyskiwania danych atrybutowych i przestrzennych z dokumentacji papierowej i cyfrowej, jak i ich wprowadzania do systemów IT.

Ocena tempa realizacji poszczególnych procesów również będzie prowadzona na bazie danych rzeczywistych innogy. Oszacowane zostaną także zyski oraz koszty związane z wprowadzeniem rozwiązań usprawniających realizację badanych procesów. Uzyskane wyniki, z uwzględnieniem aspektów ekonomicznych, będą podstawą decyzji o dalszej współpracy stron i budowie docelowego narzędzia przeznaczonego do zastosowania produkcyjnego.

Testowany prototyp był już wcześniej sprawdzany w terenie przy inwentaryzacji sieci energetycznej niskiego napięcia. Uzyskane rezultaty trafności rozpoznawania obiektów i urządzeń w sprzyjających warunkach sięgały nawet 90%. Jak podkreśla Globema, pozwala to optymistycznie myśleć o zastosowaniu narzędzia w rozwiązaniach komercyjnych.

JK