ראיונות
ג'וש וונג, מייסד ומנכ"ל ThinkLabs AI - סדרת ראיונות
ג'וש וונג הוא המייסד והמנכ"ל של ThinkLabs AI. בעבר עבד ב-GE Vernova כמנהל כללי, Grid Orchestration. ג'וש וונג למד באוניברסיטת ווטרלו.
ThinkLabs AI היא חברה מתמחה לפיתוח ופריסה של בינה מלאכותית. המשימה שלה היא להעצים תעשיות ותשתיות קריטיות עם בינה מלאכותית אמינה שמטרתה להשיג קיימות אנרגטית גלובלית. החברה מפתחת את מוצר הדגל שלה, ThinkLabs Copilot, עוזר דיגיטלי שמבין את העולם האמיתי באמצעות תאומים דיגיטליים בעלי ידע בפיזיקה AI, המספק מודל יסוד למערכות הנדסיות.
האם אתה יכול לספר לנו יותר על החזון מאחורי ThinkLabs AI ומה נתן השראה ליצירתו?
החזון מאחורי ThinkLabs הוא תשתית אנרגיה אמינה, בת קיימא ובמחיר סביר המופעלת על ידי AI מהימן. אנו מבינים שהרשת נשארת במרכז המעבר האנרגטי. כדי לשחרר פחמן עלינו לחשמל. כדי לחשמל אנחנו צריכים את הרשת, והרשת באמת חייבת להתחדש. אנו מאמינים שהמפגש בין הנדסת מערכות חשמל, AI ומחשוב ענן הוא הפתרון.
איך ThinkLabs AI מבדיל את עצמו מסטארטאפים אחרים של AI בתחום ניהול הרשתות?
הרשת מורכבת, ועד כדי כך ש-AI כשלעצמו לא יכול ללמוד על זרימות הכוח המורכבות והתהליכים התפעוליים הקיימים בחלל הרשת. ThinkLabs משלבים את ההיסטוריה העשירה והביטחון של הנדסת מערכות חשמל מסורתיות עם בינה מלאכותית, כ-AI מהימן המבוסס על פיזיקה, לביטחון בהסקת הסקה אוטומטית מוקטנת ותמיכה בהחלטות עבור תשתית קריטית. זה גם דורש יותר מטכנולוגיה, אלא צוות מנוסה שמבין את הניואנסים של הרשת ואיך חושבים חברות שירות ורגולטורים. הצוות שלנו מגיע מתחום מערכות החשמל עם רקורד מוכח, כולל המייסד ג'וש וונג שמכר את החברה הקודמת שלו Opus One Solutions ל-GE, ועומד בצומת של הנדסה, בינה מלאכותית ומחשוב ענן.
אילו אתגרים ספציפיים בניהול רשתות שואפת ThinkLabs AI לפתור?
ניתוח אוטומטי והמלצות למודעות מצבית בזמן אמת ברחבי הרשת, סימולציות בקנה מידה גדול, ולמידה מתמשכת והמלצות לצמצום אילוצי הרשת ולייעל את ביצועי הרשת. אזורים פונקציונליים ספציפיים כוללים:
- תובנה - אומדן מצב כמעט בזמן אמת של זרימת החשמל ברשת, זיהוי עומסים, הפרות מתח וכיצד נכסי הון מנוצלים בפועל.
- פתרונות - המלצות שיגור אופטימליות, כולל מיתוג, התקני רשת ו-DERs, להקלה על גודש, הפחתת חיבורי DERs, צמצום הפסדים, שחזור הפסקות וכו'.
- אימות מודל - אימות ותיקונים בערכות נתונים של מקור שירות עבור דגמי רשת, חיסכון ב-OpEx והגברת אמון המפעיל עבור פעולות הרשת.
- טייס משנה של מפעיל - המלצות שיגור מפעילים שהוכשרו לפיזיקת רשת, כללים עסקיים, נהלים סטנדרטיים וניסיון תפעולי, מה שמעצים הכשרה ושיפור המיומנויות של כוח אדם.
מהו ThinkLabs Copilot, וכיצד הוא משפר את תכנון הרשת והתפעול?
ThinkLabs Copilot הוא עוזר דיגיטלי שמבין את העולם האמיתי עם תאומים דיגיטליים בעלי ידע בפיזיקה AI המספקים מודל יסוד למערכות הנדסיות. היא עובדת עם מתכנני שירות ומפעילים, כדי לדגמן את הרשת ל"תאומה דיגיטלית של AI", לבצע ניתוחים במהירות גבוהה ובקנה מידה גדול כולל בזמן אמת כמעט, ולהמליץ על פעולות, תוכניות ועיצובים של הרשת.
האם אתה יכול להסביר מה זה תאום דיגיטלי בינה מלאכותית בעלת מידע פיזיקה וכיצד הוא מועיל לאמינות הרשת?
בינה מלאכותית כשלעצמה לא יכולה ללמוד מערכת כל כך מורכבת כמו הרשת עם נתוני מדידה בלבד. תאומים דיגיטליים בינה מלאכותית של העולם האמיתי מאומנים על ידי, עובדים עבורם ועובדים עם מערכות הנדסיות, ומכאן "מיודעות בפיזיקה". האימון נעשה באמצעות כמויות גדולות של נתונים סינתטיים שנוצרו מסימולציה הנדסית. תאומים דיגיטליים מבוססי עכבה מסורתיים, מבוססי עכבה בלבד, הם דטרמיניסטים ומותאמים מבחינה מתמטית, אך מאותגרים על ידי איכות נתונים, צריכת כוח מחשוב גבוה וזמן תגובה איטי. לעומת זאת, טכניקות AI כלליות מבטיחות מהירות, אך נתונים דלילים, הזיות ואפקטים של "קופסה שחורה" הנוגעים לפעולות רשת קריטיות למשימה. תאום דיגיטלי בעל ידע בפיזיקה מציע ניתוחים שקופים ומהימנים, עמיד וחזק בפני נתונים גרועים, תגובה ופעולה מהירה המתאימות לפעולות בזמן אמת, מוכנות עם תרחישי הפעלה גדולים מאומנים מראש ותהליך למידה ושיפור מתמשך בלולאה סגורה. .
כיצד מבטיח ThinkLabs AI את המהימנות והדיוק של דגמי הבינה המלאכותית שלה בתרחישים בעולם האמיתי?
טבעה של בינה מלאכותית מבוססת פיזיקה שומר על בינה מלאכותית מבוססת, קשורה לעולם האמיתי ותחומה לעולם האמיתי. אנחנו גם עושים למידה וניטור מתמשכים של ביצועי המודל.
מה הופך את טכנולוגיית הבינה המלאכותית שלך למתאימה במיוחד להתמודדות עם המורכבות של רשתות חשמל מודרניות?
מאומנים על ידי קביעת מודלים הנדסיים, אך טיפול באיכות הנתונים הלא מושלמת של פעולות בעולם האמיתי. בינה מלאכותית מביאה גם שפע של טכניקות אופטימיזציה וגנרטיביות שאין כמותה למתמטיקה הנדסית מסורתית.
כיצד משתלבת הטכנולוגיה של ThinkLabs AI עם מערכות ניהול רשת קיימות כמו ADMS ו-DERMS?
ThinkLabs משתלב כ-Copilot עם ADMS, DERMS ו-AEMS קיימים, שיישארו כפלטפורמת התקשורת והבקרה הבסיסית, בעוד ש-ThinkLabs תרכב על אינטליגנציה ואוטומציה נוספים בדומה למערכת סיוע בנהיגה של רכב.
מה המשמעות של השקעת ה-Seed האחרונה של 5 מיליון דולר לעתיד של ThinkLabs AI?
השקעת סיד זו אפשרה לנו ספין-אוף ולהשיק מ-GE, לשתף פעולה עם קבוצת משקיעים ברמה עולמית, להשקיע בצוות ובמוצר שלנו, לצאת לשוק עם Copilot המסחרי הראשון שלנו, ולעבוד עם מספר שותפי ערוצים כדי להביא את זה לתוך הידיים של הלקוחות שלנו. זהו הצעד הבסיסי הראשון להרחבה ולהרחבה שלאחר מכן.
איך אתה רואה את התפקיד של AI מתפתח בניהול רשתות ותשתיות קריטיות אחרות?
אנו רואים בניהול רשתות ותשתיות קריטיות אחרות יותר ויותר "AI first", במיוחד עם AI מבוסס פיזיקה. פתחו הרבה יותר הבנה, מודעות למצב, והגברת קבלת החלטות אוטומציה ותזמור של פעולות קריטיות. עם זאת, הישאר תמיד צנוע ואמין כ-AI, תוך נאמן לחוקי היסוד של הפיזיקה והתכנון ההנדסי.
תודה על הראיון הנהדר, קוראים שרוצים ללמוד עוד צריכים לבקר ThinkLabs AI.
