Lance Li clica em um interminável, mar uniforme de roxo, cor de rosa, e retângulos amarelos. Ele para e dá um zoom em uma seção estreita que está brilhando em branco.

"Este ponto quente nos diz que parte do painel não está funcionando corretamente, " ele diz.

O graduado da Kellogg School of Management de 2017 está olhando imagens térmicas de um local solar em Nevada, tiradas com uma câmera montada em um drone, pairando 200 pés no ar. Ele afasta o zoom e confirma que seu algoritmo encontrou e diagnosticou o problema com eficácia.

Como CEO da Aerospec Technologies, uma empresa de inspeção e análise de drones, Li se propôs a tornar a operação de uma fazenda solar mais eficiente, mais seguro, e finalmente, mais previsível.

"Durante uma verificação anual, pode levar um mês para uma equipe de manutenção percorrer e inspecionar parte de um 450, Site solar de 000 painéis, do tamanho de 90 campos de futebol, e semanas para analisar os dados, "ele diz." Em comparação, nossos drones levam apenas três dias para voar sobre um local do mesmo tamanho, e apenas alguns minutos para processar os dados de uma forma que permita ao operador saber a porcentagem do site que precisa de reparos e o custo para seus resultados financeiros. "

Em última análise, Li sabe que a economia real de custos vem da previsão de interrupções e necessidades de manutenção antes mesmo de acontecerem, e com cada novo conjunto de dados que ele alimenta em seu algoritmo, ele está treinando para fazer exatamente isso.

"Custa muito dinheiro e muita mão de obra para detectar uma queda de energia e restaurar a energia, "diz Li." Podemos dizer com segurança, 80 por cento do tempo, que este painel neste site será lançado nos próximos dois meses. "

Se a inspeção for cronometrada corretamente, as equipes podem consertar painéis deteriorados durante uma visita anual antes que surjam problemas futuros. Li estima que o algoritmo preditivo da Aerospec pode gerar US $ 336 milhões adicionais para as indústrias solar e eólica, e potência 800, Mais 000 casas com energia renovável, anualmente.

A tecnologia também torna o trabalho de manutenção mais seguro para as equipes, que andam em torno de linhas elétricas de alta voltagem que revestem o solo em um local solar. A segurança foi a principal razão pela qual escolheu abrir a empresa. Em 2010, Li trabalhava como consultor de energia quando soube que onze trabalhadores morreram na plataforma de perfuração Deepwater Horizon.

"Eu ficava pensando, se pudermos manter nosso pessoal fora de perigo e enviar robôs para fazer os trabalhos mais perigosos, por que não estamos fazendo isso? ”, diz Li.

Quando ele começou seu MBA na Kellogg, Li sabia que tinha a oportunidade única e os recursos certos para causar impacto neste espaço, mas ele não sabia exatamente como sua ideia se manifestaria.

"Tentei construir drones e vendê-los, Tentei vender drones como intermediário, e tentei fornecer drones como um serviço, ", diz ele. Só depois de se matricular em um curso de empreendedorismo da Kellogg chamado New Venture Launch que Li solidificou seu modelo de negócios e começou a construir a base para a Aerospec Technologies. Pronto para testar sua ideia, ele se inscreveu na competição de planos de negócios da Northwestern, VentureCat, onde ganhou a categoria de energia e $ 5.000 em financiamento inicial. Aproveitando esse impulso, Li se relacionou com os líderes da incubadora do campus, A garagem, e garantiu o espaço físico onde poderia se concentrar nas operações do dia-a-dia da Aerospec. Ele contratou estagiários da Northwestern que estudavam inteligência artificial e aprendizado de máquina, e começou a vender para clientes.

Indo contra o maior jogador no espaço de análise industrial, Plataforma Predix da General Electric, A Aerospec se destaca nas áreas de coleta de dados e especialização industrial. Ao coletar dados continuamente de seus clientes solares, A Aerospec treina seu algoritmo inteligente para desenvolver e recomendar as melhores práticas para toda a indústria solar. Chamada de análise prescritiva, o método usa ferramentas de inteligência artificial para prescrever soluções para cenários possíveis - neste caso, painel malfuncionamento. O que isso significa é que Li não só será capaz de detectar o que pode dar errado, mas ele também poderá dizer ao operador do site o que precisa ser feito para evitar problemas com antecedência.

“Se alguém quiser construir uma fazenda solar em um estado onde trabalhamos, eles podem vir até nós porque temos dados sobre milhões e milhões de painéis solares ao longo de vários anos, "diz Li." Com base em dados históricos, podemos dizer a eles onde devem construir, como eles devem inclinar seus painéis para produção máxima, e qual revestimento reflexivo eles devem usar em seus painéis, com base no clima. "

Como muitos dos clientes da Aerospec também possuem parques eólicos, A Aerospec está procurando estender seus serviços para a indústria eólica em breve. Conforme a empresa cresce, Li espera elevar o nível de como os drones podem ser úteis no desenvolvimento de soluções para uma variedade de problemas comuns.

"Sabemos o impacto que nossa tecnologia pode ter na indústria de energia, "diz Li." Mas também sabemos que as aplicações para o mundo são infinitas. "