Perceptual Robotics: £4M+ फंडिंग के साथ AI-संचालित विंड टर्बाइन निरीक्षण को वैश्विक बनाने की ओर कदम

• Investing for Purpose — एक नया निवेशक जो कंपनी की टीम में शामिल हुआ है
• Loggerhead Ventures — जिसने 2026 के शुरुआती दौर का नेतृत्व किया था और इस बार भी फॉलो-ऑन निवेश किया
• One Planet Capital — इसने भी फॉलो-ऑन फंडिंग प्रदान की
• Innovate UK — ने सह-वित्तपोषित अनुदान सहायता प्रदान की

यह फंडिंग राउंड जुलाई 2026 में घोषित किया गया था । विभिन्न फंडिंग ट्रैकर्स के अनुसार, Perceptual Robotics ने अब तक कई राउंड्स में कुल मिलाकर लगभग $7.2–$8.87 मिलियन जुटाए हैं ।

कैसे काम करता है 'धालियन' (Dhalion) सिस्टम?

कंपनी का मुख्य उत्पाद धालियन सिस्टम है, जो पवन टरबाइन निरीक्षण प्रक्रिया को पूरी तरह से स्वचालित करने के लिए स्वायत्त ड्रोन और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग करता है । यह इस प्रकार काम करता है:

• न्यूनतम प्रशिक्षित एक ऑपरेटर एक टैबलेट का उपयोग करके ड्रोन को लॉन्च करता है; ड्रोन स्वायत्त रूप से उड़ान भरता है और टरबाइन के ब्लेड, टावर और अन्य घटकों की उच्च-रिज़ॉल्यूशन छवियां कैप्चर करता है ।
• लैंडिंग के बाद, एक क्लाउड-आधारित AI सिस्टम स्वचालित रूप से छवियों को प्रोसेस करता है और मिनटों के भीतर बिजली गिरने, दरारें, कटाव और डिलेमिनेशन जैसी क्षति का पता लगाता है और उसे वर्गीकृत करता है ।
• यह सिस्टम 48 घंटों के भीतर व्यापक निरीक्षण रिपोर्ट प्रदान करता है, जिसमें मरम्मत प्राथमिकता और लागत-अनुमान उपकरण शामिल होते हैं ।
• रिपेयर नाउ रेशियो (Repair Now Ratio) नामक एक AI मीट्रिक यह अनुमान लगाती है कि क्षति समय के साथ वार्षिक ऊर्जा उत्पादन (AEP) को कैसे प्रभावित करेगी, जिससे ऑपरेटरों को यह तय करने में मदद मिलती है कि कौन सी मरम्मत पहले करनी है ।

कंपनी दो ड्रोन उत्पाद पेश करती है: DOT, एक पूरी तरह से स्वायत्त ऑल-इन-वन निरीक्षण ड्रोन, और EVE, तेजी से और ऑन-डिमांड निरीक्षण के लिए एक पोर्टेबल मिनी-ड्रोन ।

धालियन सॉफ्टवेयर DJI M300, M350 और Mavic 3 Enterprise ड्रोन पर भी चलता है, जिससे यह उन ऑपरेटरों के लिए सुलभ है जिनके पास पहले से ये प्लेटफॉर्म हैं ।

सिद्ध सटीकता और पैमाना

Perceptual Robotics, ब्रिस्टल विश्वविद्यालय और DNV के साथ एक तीन वर्षीय Innovate UK अनुसंधान एवं विकास परियोजना में पाया गया कि पूरी तरह से स्वचालित सिस्टम में पारंपरिक मैन्युअल तरीकों की तुलना में दोष पहचान सटीकता में 14% का सुधार हुआ । यह पहली बार था जब इमेज-प्रोसेसिंग चरण को पूरी तरह से स्वचालित किया गया, न कि केवल इमेज कैप्चर को ।

कंपनी ने अब तक अपने धालियन सिस्टम का उपयोग करके 250 से अधिक ऑनशोर विंड टर्बाइनों का निरीक्षण किया है । एक ग्राहक ने हाल ही में यूके भर में एक ही अभियान में धालियन का उपयोग करके 150 से अधिक टरबाइन निरीक्षण पूरे किए ।

वैश्विक ग्राहक आधार

Perceptual Robotics के ड्रोन और AI निरीक्षण उपकरण कई क्षेत्रों में तैनात हैं :

• यूरोप — यूके, स्वीडन, जर्मनी और अन्य यूरोपीय बाजारों सहित
• उत्तरी अमेरिका — कंपनी ने 2023 के प्री-सीरीज A राउंड के बाद यहां अपना परिचालन शुरू किया
• एशिया प्रशांत — सिंगापुर स्थित K2 एनर्जी ग्रुप के साथ एक रणनीतिक साझेदारी के माध्यम से विस्तार

2025 में कंपनी ने लैटिन अमेरिका और जमैका में भी प्रवेश किया ।

उपयोगकर्ता सहयोग से प्रेरित उत्पाद विकास

कंपनी स्पष्ट रूप से कहती है कि उसके उत्पाद का विकास ऑपरेटरों, एसेट मैनेजरों और रखरखाव टीमों की बात सुनकर हुआ है । उपयोगकर्ताओं के नेतृत्व में किए गए कुछ विशिष्ट विकास इस प्रकार हैं:

• तेजी से कार्यान्वयन (टर्नअराउंड टाइम) — ऑपरेटरों को हफ्तों नहीं, बल्कि जल्दी जवाब चाहिए थे, जिसके कारण 48 घंटे की रिपोर्ट डिलीवरी का लक्ष्य निर्धारित किया गया
• स्पष्ट निर्णय लेना — लागत, डाउनटाइम और जोखिम को संतुलित करने वाले एसेट मैनेजरों ने अधिक कच्चे डेटा के बजाय स्पष्ट क्षति वर्गीकरण और प्राथमिकता पर जोर दिया
• ऑफशोर सेवाएं — व्यापक अपतटीय निरीक्षण क्षमताओं के लिए उपयोगकर्ता की मांग ने 2024 में एक समर्पित ऑफशोर सेवा के लॉन्च को जन्म दिया

नई पूंजी के लिए योजनाएं

Perceptual Robotics का लक्ष्य £4 मिलियन+ फंडिंग का उपयोग :

• अपने AI-संचालित पवन निरीक्षण प्लेटफॉर्म को वैश्विक स्तर पर स्केल करने के लिए
• नए अंतरराष्ट्रीय बाजारों, विशेष रूप से ऑफशोर पवन ऊर्जा में विस्तार करने के लिए
• ऑफशोर क्षमताओं को समर्पित सेवाओं और सिस्टम के साथ बढ़ाने के लिए
• धालियन, DOT और EVE सिस्टम के चल रहे उत्पाद विकास का समर्थन करने के लिए
• अपनी स्वायत्त निरीक्षण तकनीक के व्यावसायीकरण में तेजी लाने के लिए

कंपनी का दीर्घकालिक लक्ष्य "पवन फार्म मालिकों और सेवा प्रदाताओं के लिए अपने निरीक्षण और डेटा पर नियंत्रण लेने वाला #1 समाधान" बनना है ।