Antecipar problemas para iluminar o futuro: como a AI-CENTER Testbed ajudou a criar o LampPredictor
Previsão de falhas em postes inteligentes
Antecipar problemas para iluminar o futuro: como a AI-CENTER Testbed ajudou a criar o LampPredictor, uma solução inovadora para prever falhas em postes inteligentes.
O DESAFIO
O Problema
Uma empresa especializada no setor das cidades inteligentes, enfrentava o desafio de prever falhas de comunicação entre postes inteligentes e a sua plataforma de monitorização. Para resolver este problema, a empresa recorreu à AI-Center Testbed com o objetivo de desenvolver uma solução capaz de antecipar falhas antes que estas se tornassem críticas, permitindo uma intervenção precoce e eficiente.
Setor e Área de Atuação
O LampPredictor foi criado para o setor das cidades inteligentes, com foco na gestão de infraestruturas urbanas, como postes de iluminação inteligente. Neste setor, a comunicação contínua e fiável entre dispositivos é essencial para o funcionamento eficiente das cidades modernas. O LampPredictor permite prever falhas de comunicação, assegurando que os gestores de infraestruturas possam agir antes que os problemas se agravem, melhorando a eficiência operacional e reduzindo os custos de manutenção.
Definição e Objetivos
O principal objetivo é criar uma ferramenta que utiliza algoritmos de machine learning para prever falhas de comunicação em postes inteligentes, utilizando dados históricos de falhas anteriores. A AI-Center Testbed foi encarregue de transformar este conceito numa solução comercializável, denominada LampPredictor, que pudesse ser oferecida ao mercado como uma ferramenta avançada para a gestão proativa de falhas em sistemas de postes inteligentes
IMPACTO
Espaço Empresarial
Melhoria na gestão de infraestruturas urbanas
A criação do LampPredictor pela AI-CENTER Testbed fornece uma ferramenta avançada que otimiza a gestão de infraestruturas urbanas, permitindo uma manutenção mais proativa e eficiente.
Reforço da posição no mercado
Este desenvolvimento fortalece a posição da empresa no mercado das cidades inteligentes, destacando-a como líder na inovação e gestão de tecnologias urbanas.
Vantagem competitiva
O LampPredictor proporciona à empresa uma vantagem competitiva clara, diferenciando-a dos concorrentes e solidificando seu papel como um fornecedor de soluções avançadas para infraestruturas urbanas.
O DESAFIO
Desenvolvimento e Testes
O desenvolvimento do LampPredictor começou com a recolha e análise dos dados fornecidos pela empresa. Estes dados foram processados e preparados para serem utilizados pelos algoritmos de machine learning, garantindo que o modelo de previsão pudesse operar com precisão e fiabilidade. A aplicação foi projetada para permitir o carregamento de diferentes tipos de ficheiros contendo dados históricos e para apresentar as previsões através de visualizações gráficas. Durante o desenvolvimento, a AI-Center Testbed focou-se na criação de uma interface intuitiva, que facilitasse o uso da ferramenta por parte dos gestores de infraestruturas. A validação do produto foi realizada em ambiente virtual, com testes rigorosos que asseguraram o funcionamento eficaz do sistema. Os testes revelaram que a precisão das previsões está diretamente relacionada com a completude e qualidade dos dados históricos, sublinhando a importância de um dataset bem estruturado.
Implementação e Resultados Iniciais
Espera-se que o LampPredictor alcance o TRL 5, demonstrando que a tecnologia está pronta para ser implementada em ambientes semi-industriais. A solução provou ser eficaz na previsão de falhas de comunicação, permitindo uma intervenção proativa e reduzindo o impacto de falhas no sistema. Com o LampPredictor, a empresa oferece agora uma ferramenta poderosa para melhorar a gestão de infraestruturas urbanas em cidades inteligentes.
PERSPETIVAS FUTURAS
Os próximos passos
Os próximos passos incluem a integração do LampPredictor com outras plataformas de gestão urbana e a expansão para novos mercados. Estão também previstas melhorias contínuas no algoritmo de previsão e na interface do utilizador, com base no feedback dos clientes e nas necessidades emergentes do mercado.
