क्या होगा अगर प्राकृतिक आपदाओं की तीव्रता को पहचानने का कोई तरीका हो? उत्सुक? यही वह तरीका है जिसे ऑस्ट्रेलियाई स्टार्टअप नीरा ने हासिल करने का लक्ष्य रखा है। इसकी AI तकनीक बिजली नेटवर्क के व्यापक मॉडल बनाकर उपयोगिताओं को चरम मौसम से बचाती है। लाइडार और सैटेलाइट डेटा के साथ मिलकर ये मॉडल कंपनियों को जोखिमों का आकलन करने और खराब मौसम के प्रभावों का अनुकरण करने में मदद करते हैं, जिससे बिजली की बहाली तेजी से हो पाती है और समुदाय की सुरक्षा सुनिश्चित होती है।
ऑस्ट्रेलिया स्थित स्टार्टअप नीरा , जिसकी स्थापना 2019 में हुई थी, ने हाल ही में नेटवर्क के बड़े पैमाने पर मॉडल बनाने के लिए एआई और मशीन लर्निंग उत्पादों को लॉन्च किया है । इससे मैन्युअल सर्वेक्षण किए बिना ही जोखिमों का आकलन करने में मदद मिल सकती है। कंपनी ऊर्जा प्रदाताओं और उपयोगिता कंपनियों के लिए बिजली नेटवर्क के मॉडल बनाने पर ध्यान केंद्रित करती है। इसके ग्राहकों में एंडेवर एनर्जी, एसेंशियल एनर्जी और एसए पावर नेटवर्क्स शामिल हैं। नीरा, ईएमपीसीटी इंजीनियरिंग और सदर्न कैलिफोर्निया एडिसन की भी भागीदार है।
नीरा के सह-संस्थापक और सीसीओ जैक कर्टिस के अनुसार , नीरा ने बिजली आपूर्ति नेटवर्क और आसपास के वातावरण का व्यापक मॉडल विकसित करने के लिए अपनी एआई और मशीन लर्निंग क्षमताओं को बढ़ाया है। इन मॉडलों के कई अनुप्रयोग हैं, जैसे कि बिजली आपूर्ति पर खराब मौसम के प्रभावों का अनुकरण करना। इससे बिजली की बहाली में तेजी आती है, बिजली कर्मचारियों की सुरक्षा सुनिश्चित होती है और मौसम संबंधी घटनाओं का प्रभाव कम से कम होता है।
“मौसम की गंभीर घटनाओं की बढ़ती आवृत्ति और तीव्रता किसी एक घटना की तुलना में हमारे उत्पाद विकास को अधिक प्रेरित करती है। हाल ही में दुनिया भर में मौसम की गंभीर घटनाओं में वृद्धि हुई है और इस घटना से ग्रिड प्रभावित हो रहा है,” कर्टिस ने आगे कहा।
बिजली कंपनियां या तृतीय-पक्ष कंपनियां लिडार इमेजरी कैप्चर करती हैं। ग्राहक इस इमेजरी का उपयोग दो तरीकों से करते हैं: नीरा को नए डेटा से लगातार अपडेट करने के लिए और ऐतिहासिक डेटा से जानकारी प्राप्त करने के लिए। कर्टिस ने आगे कहा, "असल में, हम बिजली कंपनियों को चरम मौसम से निपटने में मदद कर रहे हैं, ताकि वे यह समझ सकें कि यह उनके नेटवर्क को कैसे प्रभावित करेगा, जिससे वे बिजली आपूर्ति जारी रख सकें और अपने समुदायों को सुरक्षित रख सकें। इस लिडार डेटा को इकट्ठा करने का एक प्रमुख परिणाम डिजिटल ट्विन मॉडल का निर्माण है। असली ताकत कच्चे लिडार डेटा में नहीं, बल्कि इसी में निहित है। "
नीएरा के एआई प्रौद्योगिकी प्रयासों के बारे में
नीरा की एआई तकनीक बिजली कंपनियों को खराब मौसम से बचाती है और इसके कार्यों में सदर्न कैलिफोर्निया एडिसन भी शामिल है , जहां इसका मुख्य फोकस स्वचालित पूर्वानुमान पर है। लगातार उपलब्ध डेटा की मदद से आग के जोखिमों की अधिक सटीक पहचान हो पाती है और निरीक्षण अधिक सुरक्षित हो जाते हैं। वे जंगल की आग के फैलाव के कारकों का अनुकरण करने के लिए लिडार और उपग्रह छवियों का उपयोग करते हैं। उन्हें प्रत्येक बिजली के खंभे के लिए 100 से अधिक प्रश्नों के उत्तर देने होते हैं और वे हर साल ट्रांसमिशन सिस्टम का निरीक्षण करते हैं।
2022-2023 में रिवर मुर्रे में आई बाढ़ के बाद, नीरा ने ऑस्ट्रेलिया में एसए पावर नेटवर्क्स के साथ मिलकर नेटवर्क को हुए नुकसान और जोखिम का आकलन किया। उन्होंने 21,000 बिजली लाइनों का विश्लेषण करते हुए मात्र 15 मिनट में एक रिपोर्ट तैयार कर ली , जबकि इसमें महीनों लग जाते। इसके बदौलत वे तीन सप्ताह के बजाय 5 दिनों के भीतर बिजली लाइनों को फिर से चालू करने में सक्षम हो गए।
एसए पावर नेटवर्क्स ने 3डी मॉडलिंग का उपयोग करके यह आकलन किया कि बाढ़ के विभिन्न स्तर उसके बिजली वितरण नेटवर्क को कैसे प्रभावित कर सकते हैं। इससे उन स्थानों और समयों का अनुमान लगाने में मदद मिली जब बिजली लाइनों के कट जाने का जोखिम हो सकता है। नदी का जलस्तर कम होने के बाद, उन्होंने नदी के किनारे बिजली आपूर्ति को फिर से जोड़ने की योजना बनाने के लिए मॉडलिंग का उपयोग किया।
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नीरा उपयोगिता उद्योग के लिए मशीन लर्निंग अनुसंधान और विकास को बेहतर बनाने पर काम कर रहा है ताकि उनके डेटा उपयोग को अनुकूलित किया जा सके। वे डेटा स्रोतों का विस्तार करने पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं, विशेष रूप से छवि पहचान और फोटोग्राममेट्री में।
नीरा की एआई तकनीक उपयोगिताओं को चरम मौसम से बचाती है, और यह एसेंशियल एनर्जी के साथ अभिनव सुविधाओं पर भी काम कर रही है। साथ में उनका लक्ष्य उपयोगिताओं को नेटवर्क के भीतर हर संपत्ति, जैसे कि खंभे, का मूल्यांकन करने के लिए सशक्त बनाना है।
