Lance Li fa clic attraverso un infinito, mare uniforme di porpora, rosa, e rettangoli gialli. Si ferma e ingrandisce una sezione stretta che brilla di bianco.

"Questo hot spot ci dice che una parte del pannello non funziona correttamente, " lui dice.

Il laureato 2017 della Kellogg School of Management sta guardando le immagini termiche di un sito solare in Nevada scattate con una telecamera montata su un drone, librarsi a 200 piedi in aria. Riduce lo zoom e conferma che il suo algoritmo ha trovato e diagnosticato il problema in modo efficace.

In qualità di CEO di Aerospec Technologies, una società di ispezione e analisi dei droni, Li ha deciso di rendere più efficiente il funzionamento di una fattoria solare, più sicuro, e alla fine, più prevedibile.

"Durante un controllo annuale, può volerci un mese una squadra di manutenzione per attraversare e ispezionare parte di un 450, sito solare da 000 pannelli, le dimensioni di 90 campi da calcio, e settimane per analizzare i dati, " dice. "In confronto, i nostri droni impiegano solo tre giorni per sorvolare un sito delle stesse dimensioni, e solo pochi minuti per elaborare i dati in modo tale da consentire all'operatore di conoscere la percentuale del sito che necessita di riparazioni e il costo per i suoi profitti."

In definitiva, Li sa che i reali risparmi sui costi derivano dalla previsione delle interruzioni e delle esigenze di manutenzione prima ancora che si verifichino, e con ogni nuovo set di dati si alimenta nel suo algoritmo, lo sta allenando per fare proprio questo.

"Rilevare un'interruzione e ripristinare l'alimentazione costa molto denaro e molta manodopera, " dice Li. "Possiamo dire con sicurezza, l'80 per cento delle volte, che questo pannello in questo sito uscirà entro i prossimi due mesi."

Se l'ispezione è al momento giusto, le squadre possono riparare i pannelli deteriorati durante una visita annuale prima che sorgano problemi futuri. Li stima che l'algoritmo predittivo di Aerospec potrebbe generare ulteriori 336 milioni di dollari per l'industria solare ed eolica, e potenza 800, 000 case in più con energia rinnovabile, annualmente.

La tecnologia rende anche il lavoro di manutenzione più sicuro per gli equipaggi, che camminano attorno a linee elettriche ad alta tensione che rivestono il terreno in un sito solare. La sicurezza è stata una delle ragioni principali per cui ha scelto di avviare l'azienda. Nel 2010, Li stava lavorando come consulente energetico quando ha saputo che undici lavoratori sono morti nella piattaforma di perforazione Deepwater Horizon.

"Continuavo a pensare, se riusciamo a tenere la nostra gente fuori dai guai e inviare robot a fare i lavori più pericolosi, perché non lo facciamo?" dice Li.

Quando ha iniziato il suo MBA alla Kellogg, Li sapeva di avere l'opportunità unica e le risorse giuste per avere un impatto in questo spazio, ma non sapeva esattamente come si sarebbe manifestata la sua idea.

"Ho provato a costruire droni e a venderli, Ho provato a vendere droni come intermediario, e ho provato a fornire droni come servizio, " dice. Non è stato fino a quando non si è iscritto a un corso Kellogg sull'imprenditorialità chiamato New Venture Launch che Li ha consolidato il suo modello di business e ha iniziato a costruire le basi per Aerospec Technologies. Pronto a testare la sua idea, ha fatto domanda per il concorso per piani aziendali di punta della Northwestern, VentureCat, dove ha vinto la categoria energia e $ 5000 nel finanziamento del seme. Basandosi su questo slancio, Li si è unito ai leader dell'incubatore del campus, Il garage, e si è assicurato lo spazio fisico dove poteva concentrarsi sulle operazioni quotidiane di Aerospec. Ha assunto stagisti della Northwestern studiando intelligenza artificiale e apprendimento automatico, e ha iniziato a presentare ai clienti.

Sfidando il più grande attore nello spazio dell'analisi industriale, La piattaforma Predix di General Electric, Aerospec si distingue nelle aree di raccolta dati e specializzazione del settore. Raccogliendo continuamente dati dai suoi clienti solari, Aerospec addestra il suo algoritmo intelligente per sviluppare e consigliare le migliori pratiche per l'intera industria solare. Chiamata analisi prescrittiva, il metodo utilizza strumenti dell'intelligenza artificiale per prescrivere soluzioni a possibili scenari – in questo caso, malfunzionamenti del pannello. Ciò significa che Li non solo sarà in grado di rilevare cosa potrebbe andare storto, ma sarà anche in grado di dire a un operatore del sito cosa è necessario fare per prevenire problemi in anticipo.

"Se qualcuno vuole costruire una fattoria solare in uno stato in cui lavoriamo, possono venire da noi perché abbiamo dati su milioni e milioni di pannelli solari in più anni, " dice Li. "Sulla base di dati storici, possiamo dire loro dove dovrebbero costruire, come dovrebbero inclinare i pannelli per ottenere il massimo rendimento, e quale rivestimento riflettente dovrebbero usare sui loro pannelli, in base al tempo”.

Poiché molti dei clienti di Aerospec possiedono anche parchi eolici, Aerospec sta cercando di estendere presto i suoi servizi all'industria eolica. Man mano che l'azienda cresce, Li spera di alzare l'asticella di come i droni possono essere utili nello sviluppo di soluzioni a una serie di problemi comuni.

"Sappiamo l'impatto che la nostra tecnologia può avere sul settore energetico, "dice Li. "Ma sappiamo anche che le domande per il mondo sono infinite".