«Jeg gratulerer det litauiske teamet, og jeg er stolt over at ambisiøse ideer blir implementert i landet vårt og de utviklede innovative løsningene blir brukt i internasjonale markeder.» Samtidig fremmer vi Litauens rykte som et land med teknologiske talenter på en global skala og skape enda flere muligheter for Litauen, sier økonomi- og innovasjonsminister Aušrinė Armonaitė.

Automatiserer datainnsamling

«Vårt firmas kunder jobber med strømnett i Spania, Italia, Belgia og Storbritannia. I løpet av vårt samarbeid la vi merke til flere problemer – for det første vet ikke nettoperatøren nøyaktig hvor infrastrukturen er plassert. I normale tilfeller kan infrastrukturobjekter være 70-500 år gamle. eller lenger fra stedet markert på tegningene. Et slikt avvik forårsaker ingen problemer for en person på bakken eller under en helikopterflyvning – han kan raskt finne strømstolper med øynene. «Men for å automatisere prosessen, blir det nesten umulig å jobbe med slike feil – kameraet kan ikke automatisk fotografere objekter i flukt som ikke er merket der,» deler Mantas Vaskela, administrerende direktør i AISPECO, sin erfaring.

Sammen med den norske partneren eSmart Systems utvikler selskapet Smart Falcon-løsningen, et system som bruker kunstig intelligens (AI) og to kameraer festet til et helikopter eller annet hurtiggående kjøretøy.

«Det fremre kameraet, kontrollert av AI, finner og identifiserer målet – objektet som fotograferes.» Systemet overfører informasjonen til det bakre kameraet, som mekanisk kan sikte med presise koordinater og dermed ta et spesielt detaljert og perfekt fokusert bilde. Kvaliteten på resultatet er på ingen måte dårligere enn bildene som er tatt når du klatrer i en kraftstang, og hastigheten er allerede ti ganger høyere enn når du fotograferer manuelt. Enkelte komponenter i løsningen testes for tiden. Da vi testet løsningen i Spania, var kundene våre klare til å gå etter bare 6-10 timer. per dag og én vintersesong var nok til å fly over alle Kanariøyene og dekke rundt 5000 kvadratkilometer», sier M. Vaskela.

Et uvurderlig samarbeid i Norge

– Partnere i Norge stilte mange viktige spørsmål som bidro til å unngå problemer foran øynene deres. For eksempel identifiserte vi raskt et potensielt problem der når du fotograferer en verktøystang, ville AI ikke fokusere på stangen, men på bakken bak den, noe som resulterte i et mindre enn ideelt bilde. I tillegg bør partnerne ha fått mye kunnskap om AI, slik at vi kan rekruttere målrettet og konfigurere AI raskere, sier M. Vaskela.

Prosjektet er for tiden i nest siste fase, der alle individuelt testede elementer i systemet skal kombineres til ett produkt og testes i laboratoriet i år. Dette vil føre til den siste fasen av felttesting. Prosjektet er planlagt ferdigstilt innen 2024. 30. april, men det gjenstår fortsatt noen utfordringer før den tid.

«Det var mange vanskeligheter med å forstå inn og ut av luftfart. Når vi designet utstyr som skulle installeres på et fly eller helikopter, måtte vi forstå hvilke materialer vi kan bruke, om vi kan 3D-printe deler, hvilke skruer som er tillatt, og hvilke justeringer som må gjøres på tilleggsutstyr. Vi tok kontakt med fem bedrifter og fikk fem forskjellige svar. Det tok oss en stund å finne ut hva som var en anbefaling og hva som var et krav. Men vi vet allerede hva vi skal gjøre, vi har samlet inn delene og vi sertifiserer produktene, sier M. Vaskela.