«Jeg gratulerer det litauiske teamet og jeg er stolt over at ambisiøse ideer er implementert i landet vårt og at de innovative løsningene som utvikles brukes i internasjonale markeder. Samtidig fremmer vi navnet Litauen som et land med globalt teknisk talent og la oss skape enda flere muligheter for Litauen,” sa økonomi- og innovasjonsminister Aušrinė Armonaitė.

Automatiserer datainnsamling

«Kunder av selskapet vårt jobber med strømnett i Spania, Italia, Belgia og Storbritannia. Under vårt samarbeid har vi identifisert flere problemer – for det første vet ikke operatøren av strømnettet nøyaktig hvor infrastrukturen er .I et vanlig tilfelle kan infrastrukturobjekter være mellom 70 og 500 år gamle eller lenger unna stedet som er markert på tegningene.Et slikt avvik er ikke et problem for en person på bakken eller i helikopterflyging – hun finner raskt elektriske stolper med øynene hennes, men for å automatisere prosessen, blir det nesten umulig å jobbe med slike feil – kameraet kan ikke automatisk fotografere flygende objekter som ikke er merket», deler Mantas Vaskela, administrerende direktør i AISPECO, sin erfaring.

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

«Det AI-kontrollerte frontkameraet vil finne og identifisere målet – det fotograferte objektet. Systemet overfører informasjonen til det bakre kameraet, som med presise koordinater er i stand til å sikte mekanisk, og dermed ta en spesielt detaljert og perfekt fokusert. Kvaliteten på resultatet er på ingen måte dårligere enn bilder tatt ved å klatre på en elektrisk stolpe, og hastigheten er allerede ti ganger høyere enn ved manuell fotografering.Enkelte komponenter i løsningen testes for tiden. Ved testing av løsningen i Spania, kunder fløy etter 6-10 timer om dagen, og en vintersesong var nok til å fly over alle Kanariøyene, som dekker rundt 5000 kvadratkilometer, forklarer Vaskela.

Et uvurderlig samarbeid i Norge

«Partnere i Norge stilte mange viktige spørsmål, som bidro til å forhindre problemer foran dem. For eksempel identifiserte vi raskt et potensielt problem der AI ved fotografering av en strømstolpe ikke ville fokusere på polen, men på bakken bak, noe som ville gi et mindre enn ideelt bilde Partnere må også ha samlet mye AI-kunnskap, slik at vi kan målrette rekruttering og sette opp AI raskere, sier Vaskela.

Foreløpig er prosjektet i nest siste fase, da alle individuelt testede elementer i systemet skal kobles til ett enkelt produkt og testes i laboratoriet i år. Dette vil føre til siste fase av felttesting. Prosjektet forventes å være ferdig innen 2024. 30. april, men det er fortsatt flere utfordringer å overvinne innen den tid.

«Det var mange utfordringer med å prøve å forstå spesifikasjonene til luftfart. Når vi laget utstyr for å passe på et fly eller helikopter, måtte vi finne ut hvilke materialer vi kan bruke, hvis vi kan skrive ut deler med 3D-printere, hvilke skruer er tillatt , hvilken innstilling for tilleggsutstyr Vi henvendte oss til fem selskaper og fikk fem forskjellige svar, og 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 må gjøre, vi har samlet delene og sertifiserer produktene, sier Vaskela.