A Labelec executa inspeções de linhas aéreas de transmissão e distribuição de eletricidade, através de helicópteros e drones que recolhem dados através de laser, termografia e imagem. O processamento destes dados resulta num relatório onde constam situações merecedoras de atenção, tais como potenciais riscos de segurança ou anomalias.
A EDP Inovação tem vindo a colaborar com a Labelec no sentido de introduzir eficiência e eficácia adicionais no processo, através da aplicação de algoritmos baseados em Inteligência Artificial.
Numa primeira fase, foi desenvolvido um modelo analítico com tecnologia de machine learning que permitiu automatizar totalmente a classificação de dados das inspeções aéreas. As inspeções efetuadas através de helicóptero ou drone recolhem dados numéricos de grande resolução. Estes dados necessitam ser processados de forma a distinguir as várias características relevantes (solo, árvores, postes, linhas) das que não o são (aves em voo, folhas soltas, lixo no ar, partículas de pó); este trabalho, anteriormente realizado manualmente, sendo uma tarefa extremamente repetitiva e de pouco valor acrescentado.
Ao implementar o algoritmo de classificação automática, libertaram-se recursos para tarefas de maior valor acrescentado.
Numa fase posterior do projeto, o trabalho centrou-se no desenvolvimento de um modelo cognitivo de processamento de imagens para deteção automática de anomalias nas linhas. Nesta fase, o projeto contou com a colaboração da DefinedCrowd, uma startup de origem portuguesa sediada nos EUA, que se dedica a otimizar o treino de modelos de Inteligência Artificial, e em cujo capital a EDP Ventures recentemente investiu.
O algoritmo desenvolvido processa as imagens recolhida pelo helicóptero em fotografia digital, identificando automaticamente os postes de eletricidade e componentes destes, e detetando de forma automática defeitos específicos nestes componentes (ferrugem, proteções partidas, etc).
Partilhar:
