Mesterséges intelligencia
a hálózatüzemeltetés
szolgálatában
Néhány évtizeddel ezelőtt
a science-fiction regényekben és filmekben már úgy ábrázolták a 2019-es évet, hogy mindenütt robotok dolgoznak az emberek helyett és még az olyan
legelemibb tevékenységeket is a mesterséges intelligencia végzi el helyettünk, mint egy rántotta elkészítése.
A valóság egyelőre még sok szempontból elmarad a regényírók és filmrendezők fantáziájától, és pár évet még biztosan várnunk kell arra, hogy humanoid robotszerelők szálljanak ki egy üzemzavar elhárítására, a mesterséges intelligencia viszont már valóban sok területen segíti a munkánkat.
Neurális hálózat
A tavalyi évben állt munkába a magyarországi E.ON-nál az úgynevezett neurális háló technológia, amelynek segítségével sokféle, jelenleg még nagyon sok emberi erőforrást igénylő feladatot lehet elvégezni.
A technológia alapja a gépi tanulás, amely alapvetően a matematikai statisztika és optimalizáció elméleteiből, módszertanából fejlődött ki, és komplex adatokból robosztus mintázatok kinyerésére és felismerésére alkalmazható.
Ez röviden azt jelenti, hogy a manapság elérhető számítási kapacitás és a jól megtervezett „tanuló” algoritmusok segítségével hatékonyan lehet a látszólag kezelhetetlen adathalmazból kinyerni a felhasználó számára lényeges információkat.
De pontosan milyen területeken tud nekünk segíteni ez a megoldás?
Automatizált hálózatfelmérés és hibafeltárás
Szerelőink évente több tízezer órát fordítanak a hálózatunk bejárására, hogy dokumentálják annak állapotát. Ez a munka nagyon időigényes és más, adott esetben fontosabb tevékenységek elől veszi el az erőforrást.
A megoldás egy többkamerás rendszer, amely sokkal gyorsabban elvégzi a bejárást és automatikusan dokumentálja is az eredményeket, és ezekből később el lehet készíteni a karbantartási tervet.
Éves leolvasás okosan
Minden, nem smart mérővel rendelkező, lakossági ügyfélnél évente egyszer kötelező éves leolvasást végzünk, melynek során a leolvasóink hiteles fényképet és mérőóraállást rögzítenek. Ez a munka is nagyon időigényes, nehézséget jelent az ügyfelekkel történő időpontegyeztetés és a mérők megközelítése is.
A fogyasztói leolvasás és bediktálás rendszere ma is működik, azonban számos problémát hordoz, a nagy mennyiségű képi adat archiválásának nehézségétől kezdve a rossz minőségű fotók jelenleg még manuális feldolgozásából adódó hibalehetőségekig.
Műholdas növényzet vizsgálat
Hálózatunk biztonságos üzemeltetése szempontjából rendkívül fontos, hogy naprakész információkkal rendelkezzünk a vezetékek közelében lévő növényzet állapotáról, és ahol szükséges, mielőbb elvégezzük a szükséges beavatkozásokat.
Ebben segítséget gyújtanak azok a műholdas adatgyűjtési, képfeldolgozási és gépilátás technológiák, amelyek alkalmasak a földfelszíni vegetáció távérzékeléses nyomonkövetésére.