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

Automatiserer datainnsamling

«Vårt firmas kunder jobber med elektrisitetsnettverk i Spania, Italia, Belgia og Storbritannia. Under vårt samarbeid identifiserte vi flere problemer – for det første er det ikke uvanlig at operatøren av elektrisitetsnettverket vet nøyaktig hvor infrastrukturen er lokalisert I et vanlig tilfelle kan infrastrukturobjekter være 70-500 år gamle eller lenger unna stedet som er merket på tegningene Et slikt avvik skaper ikke problemer for en person verken på bakken eller når han flyr i helikopter – han raskt finner elektriske stolper med øynene. Men for å automatisere prosessen blir det nesten umulig å jobbe med slike feil – kameraet kan ikke automatisk fotografere objekter under flukt som ikke er merket der, forteller Mantas Vaskela, daglig leder i AISPECO, sin erfaring .

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

«Det fremre kameraet kontrollert av AI vil finne og identifisere målet – objektet som fotograferes. 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 foto. Kvaliteten på resultatet er på ingen måte dårligere enn bilder tatt mens du klatrer på en elektrisk stolpe, og hastigheten er allerede ti ganger høyere enn når du tar bilder manuelt. Individuelle komponenter i løsningen testes for tiden. Ved testing av løsningen i Spania, våre kunder fløy etter 6-10 timer per dag og en vintersesong var nok til å fly over alle Kanariøyene, som dekker rundt 5 tusen kvadratkilometer, sier M. Vaskela.

Et uvurderlig samarbeid i Norge

«Partnere i Norge stilte mange viktige spørsmål, som bidro til å forhindre problemer foran øynene deres. For eksempel identifiserte vi raskt et potensielt problem der AI ved fotografering av en strømstolpe ikke ville fokusere på stolpen, men på bakken bak det, noe som resulterer i et mindre enn ideelt bilde. I tillegg burde partnerne ha samlet mye kunnskap om AI, slik at vi kan rekruttere målrettet og konfigurere AI raskere, sier M. Vaskela.

Foreløpig er prosjektet i nest siste fase, da alle individuelt testede elementer i systemet må knyttes til ett produkt og testes i laboratoriet i år. Dette vil føre til siste fase av felttesting. Prosjektet er planlagt ferdigstilt innen 2024. 30. april, men det er flere utfordringer å overkomme før det.

«Det var mange vanskeligheter med å prøve å forstå spesifikasjonene til luftfart. Når vi laget utstyr som skulle monteres på et fly eller helikopter, måtte vi forstå hvilke materialer vi kan bruke, om vi kan skrive ut deler med 3D-printere, hvilke skruer som er tillatt , hvilken justering av tilleggsutstyr. Vi henvendte oss til fem selskaper og fikk fem forskjellige svar, og det tok oss litt tid 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 inn delene og sertifiserer produktene», sier M. Vaskela.