IBMの産業変革の青写真がAI、5G、そしてコラボレーションをどのように活用しているか
大量の細かいデータを取り込むことは役立ちますが、細かい予測を行うには不十分です。ドメインの専門知識も必要であり、それがAiDashがその災害および混乱管理システムに適用しているものです。
一見矛盾しているように聞こえますが、災害と混乱の管理は実際に存在します。災害と混乱は、壊滅的な自然現象が発生したときに正確に起こるものであり、残念ながら、世界が進んでいる軌道はこの問題を悪化させているようです。2021年だけで、アメリカは15件以上の気象・気候災害を経験し、損害は10億ドルを超えました。
これまで、私たちはデータサイエンスと機械学習が自然現象とどのように絡み合っているかのさまざまな側面を探求してきました。天気予測から気候変動が極端な現象に与える影響、災害救助の影響を測定することまで。しかし、AiDashは異なる目標を持っています。それは、公共事業やエネルギー会社、政府、都市が嵐や山火事を含む自然災害の影響を管理するのを支援することです。
私たちは、AiDashの共同創設者兼CEOであるアビシェク・シンと連絡を取り、その使命とアプローチ、そして新たにリリースされた災害および混乱管理システム（DDMS）について詳しく学びました。
ドメイン特化型AI
これらのモデルを開発するにはかなりの専門知識が必要です。シン氏が指摘したように、それを実現するためにAiDashは農学者やパイプラインの整合性専門家などの人材を雇用しています。
「これが製品と技術ソリューションを区別するものです。AIは良いですが、ドメイン特化でなければ十分ではありませんので、ドメインは非常に重要になります。私たちは社内にこのチームを持っており、彼らの知識はこれらの製品の構築に使用され、さらに重要なことに、どの変数が他の変数よりも重要であるかを特定するのに役立っています」とシンは述べました。
樹木の知識
ドメイン知識の適用を例示するために、シンは木を挙げました。彼が説明したように、嵐の際に発生する停電の50%以上は倒れた木が原因です。ポールは通常自分で倒れることはなく、一般的には木が電線に倒れ、それを切断したりポールを倒したりします。したがって、彼はこの文脈では木を理解することが天候を理解することよりも重要であると付け加えました。
「多くの気象会社があります。実際、私たちは彼らと提携しています。競争はしていません。私たちは彼らの気象データを取り入れ、複雑なモデルである気象予測モデルが機能すると信じています。しかし、それに樹木の知識を補足しています」とシンは述べました。
さらに、AiDashは、ユーティリティが管理する資産に関するデータとモデルを使用しています。雷が落ちたときにどの部品が壊れる可能性があるか、またはデバイスが最後にサービスされたのはいつかといったことです。このローカライズされたドメイン特有の情報が、予測を詳細にする要因です。どれほど詳細に？
データとAIモデルにドメイン特有の知識、今回は樹木に関する知識を補完することが、AiDashの違いを生み出します。
「私たちはネットワーク内のすべての木を知っています。私たちはネットワーク内のすべての資産を知っています。私たちはそれらのメンテナンス履歴を知っています。私たちは木の健康状態を知っています。今、私たちはそれに天候情報と嵐の進路をリアルタイムで補足することで予測を立てることができます。私たちはテキサスがこれだけの被害を受けると予測するのではなく、この都市のこの通りがこれだけの被害を受けると予測します」とシン氏は述べました。
ドメイン知識と幅広いデータを活用することに加えて、シンはAiDashの成功の鍵として、適切な情報を適切な人々に適切な方法で提供することを特定しました。すべてのデータは生きており、内部の複雑なモデルに供給され、必要なときにのみ公開されます。例えば、規制によって要求される場合などです。
大部分において、AiDashが提供するのは洞察ではなくソリューションであるとシンは述べています。ユーザーはモバイルアプリケーションとウェブアプリケーションを通じてDDMSにアクセスします。モバイルアプリケーションは現場の人々が使用することを目的としており、システムの予測の検証を提供する役割も果たします。計画を行う人々には、リアルタイムで状況を確認できるウェブダッシュボードが提供されます。
DDMSは、インテリジェント植生管理システム、インテリジェント持続可能性管理システム、アセットコックピット、リモートモニタリング&インスペクションを含むAiDashの製品スイートへの最新の追加です。DDMSは現在、嵐と山火事に焦点を当てており、シン氏によれば、地震や洪水などの他の自然災害にまで拡張することを目指しています。
同社の計画には、顧客基盤を公共機関に拡大することも含まれています。シン氏が述べたように、特定の地域のデータが利用可能になると、それを使用してさまざまな組織にソリューションを提供できます。これらの一部は、特に災害シナリオにおいて、政府機関に無償で提供される可能性もあります。なぜなら、AiDashは追加のコストを負担しないからです。
AiDashはカリフォルニアに本社を置き、215人の従業員がサンノゼ、テキサス州オースティン、ワシントンDC、ロンドン、インドのオフィスに分散しています。同社は世界中にクライアントを持ち、顕著な成長を遂げています。シン氏が共有したように、目標は2025年頃に上場することです。