Urbint筹集2000万美元用于预测电网风险的AI

研发基于AI的基础设施和公用事业安全解决方案的初创公司Urbint今天宣布已完成2000万美元的融资。该公司将利用这笔资金扩大产品规模，并扩展到新的市场和国家，其目标是为工人的福利提供“可量化的”改善。

在当前局势的初期，美国各地的能源公司被迫派遣工人回家，以减少感染的蔓延。这加剧了该行业的许多长期挑战，例如如何最大程度地减少恶劣天气，基础设施老化和员工流动的风险，同时识别可能导致医院和疗养院等设施严重中断的威胁。

Urbint利用世界模型和机器学习来利用AI来预测和预防灾难性的电源故障，这些模型可以实现风险驱动的决策。它的防损坏镜头产品结合了按事件计算的算法风险评分，并且可以对一周中特定日期可能发生高损坏的区域进行分析。Lens还提供了建设项目的整体视图，以揭示隐藏的潜在危害，并通过工作历史，进度表和现场条件模型提供日前的职业风险评分和见解。Lens还可作为工作危害分析，承包商资质，事件管理系统事件，干预措施和结果以及现场检查日志的记录系统，使安全信息随时可用以简化工作流程。

通过基于云和跨平台的Lens仪表板，员工可以在其服务区域内分配，监视和记录干预工作。Lens覆盖了工作场所，活动和承包商的内部数据，而外部条件则来自于Urbint的专有模型，这些模型考虑了天气，交通，空气质量等。操作员可以依靠Lens来预测工作呼叫量，并为紧急响应操作制定人员和安排决策。该平台最多可提前7天对紧急工作订单的呼叫量进行每日预测，并按地理区域或服务中心进行预测。

Lens支持在紧急服务和计划工作之间创建人员计划，并根据服务区域特有的劳动规则进行配置。当紧急工单数量的预测超出呼叫数量阈值时，它将自动通知主管。

Urbint的客户群遍及整个北美的40多个公用事业和资产运营商，包括National Grid，Southern Company，Con Edison，Exelon，Dominion，NiSource和Xcel Energy。对于一家在多个州拥有超过360万电力和200万天然气客户的公用事业公司，Urbint声称，其对9个服务地区的14天每日通话量预测始终保持85%的准确性。

Energy Impact Partners和Piva共同领导了对总部位于纽约的Urbint的投资，Salesforce Ventures和National Grid Partners参与了该项目。尽管这家拥有70名员工的公司拒绝发表评论，但它的一部分筹款可能会支持未来的收购和兼并。2019年10月，Ubint收购了燃气，电力和电信公用事业的基于风险的资产管理解决方案的竞争对手提供商Opvantek。

一些公用事业公司正在使用AI和机器学习来解决当前局势带来的意外收获和能源使用的波动。早期证据表明，负荷预测可以确保未来几个月不会中断运营，从而防止停电和停电。当前局势结束后很长一段时间，这还可以提高公用事业公司内部工作流程的效率，从而降低价格并改善服务。

Urbint创始人兼首席执行官Corey Capasso说：“我们的愿景是在现场建立一个零安全事件的世界。”“在基础设施老化，气候变化以及当前局势等前所未有的挑战的时代，我们看到越来越多的公用事业和基础设施运营商转向人工智能以降低风险。这笔新资金将加速我们技术的开发，以增强现场工作人员的安全，并推动我们向新的垂直领域和地区扩展。”