Gigaton, 26 Milyon Dolar Yatırımla Fabrikaların Kontrolünü Yapay Zekâya Devrediyor

Sermaye, şirketin ekibini beş kat büyütmesini ve çimentodaki güçlü konumundan çelik, cam ve kimyasal üretimine doğru genişlemesini sağlayacak . CEO Josh Vernon, Global Cement'e verdiği demeçte bu fonlamanın, şirketin emisyonları "gigaton" ölçeğinde azaltma misyonunu mümkün kılacağını ve bir sonraki büyüme aşamasında "düzinelerce tesiste" yaygınlaşmayı planladıklarını belirtti .

Üstüne eklemek değil, söküp yerine takmak

Piyasadaki çoğu endüstriyel yapay zekâ çözümü, mevcut kontrol sisteminin üzerine bir optimizasyon katmanı eklerken, Gigaton alttaki kontrol yapısını tamamen değiştiriyor. Şirket bu yaklaşımı, eski yazılımı "söküp atarak" yapay zekânın tesisi doğrudan yönetmesi olarak tanımlıyor . Bu, mevcut sistemin üzerine oturup tavsiyeler veren geleneksel Gelişmiş Süreç Kontrolü (APC) araçlarından temelden farklı bir mimari.

Uygulamada yapay zekâ, birbiriyle bağlantılı ve ham madde kalitesine, ortam koşullarına ve üretim hedeflerine göre sürekli değişen birkaç kritik parametreyi gerçek zamanlı olarak otonom biçimde ayarlıyor: fırına beslenen yakıt karışımı, fırının dönüş hızı ve verimli yanma için gereken oksijen seviyeleri . Gigaton'ın sistemi, tesisin davranışını sürekli öğreniyor ve operatörden girdi beklemeden kapalı devre kararlar alıyor.

Çimentoda kanıtlanmış sonuçlar ve haftalar içinde devreye alma

Şirketin ilk odağı, karbon emisyonunu azaltması en zor endüstriyel sektörlerden biri olan çimento üretimiydi. Heidelberg Materials ile yapılan bir vaka çalışması somut operasyonel iyileştirmeleri belgeledi: %2,2'lik özgül ısı tüketimi azalışına bağlı olarak yakıt maliyet endeksinde %4 düşüş, C3S değişkenliğinde %33 azalma ve yakıt kaynaklı karbon emisyonlarında %2 düşüş . Sistem, entegrasyondan canlı operasyona yalnızca sekiz haftada geçti .

Gigaton, yayınladığı teknik dokümanda, yapay zekâsının çimento üretiminin en enerji yoğun aşaması olan piro-proses kısmında yakıt kaynaklı karbon emisyonlarını %5'e kadar azaltabildiğini bildiriyor . Yazılım, ABB Ability ve FLSmidth ECS/ProcessExpert gibi mevcut APC sistemleriyle entegre oluyor, ancak yalnızca ayar tavsiyesi vermek yerine dinamik hedef belirleme görevini üstleniyor .

Carbon Re'den Gigaton'a: Beş yıllık saha araştırması

Şirket, 2020 yılında Cambridge Üniversitesi ve UCL'den çıkan ileri teknoloji odaklı bir girişim olarak Carbon Re adıyla kuruldu . İlk geliştirme süreci, endüstriyel tesis operatörleriyle birlikte geçirilen beş yılı aşkın bir çalışmayı kapsıyor ve ekibe gerçek üretim ortamlarının kısıtları ve arıza modları hakkında doğrudan deneyim kazandırdı . Yakın zamanda yapılan Gigaton isim değişikliği daha geniş bir hedefi yansıtıyor: Bu isim, sadece çimento değil, birden fazla ağır sanayi dikeyinde milyarlarca ton CO2'yi ortadan kaldırma taahhüdünü simgeliyor .

Gigaton, yapay zekâyı ofis iş akışlarına veya tüketici yazılımlarına değil de fiziksel dünyaya uygulayan şirketler dalgasının bir parçası. Bir analizde belirtildiği gibi bu, "sohbet, arama veya ofis iş akışından farklı bir yapay zekâ hikâyesi"—zamanlamanın, enerji kullanımının, süreç kararlılığının ve ekipman güvenilirliğinin, bir 'halüsinasyonun' tolere edilemeyeceği kadar kritik olduğu fiziksel üretimin içinde yer alıyor .

26 milyon dolar neyin kilidini açacak

Seri A yatırımı iki paralel kulvarı finanse edecek: yeni nesil platformun geliştirilmesine devam edilmesi ve dört hedef sektörde daha geniş çaplı uygulama . Ekip büyüklüğündeki beş kat artış planı, Gigaton'ın araştırma ağırlıklı bir aşamadan ticari ölçeklenme aşamasına geçtiğinin sinyalini veriyor. Çimentonun ötesine geçerek çelik, cam ve kimyasallara açılmak, temel teknolojinin sektörden bağımsız olduğunu gösteriyor—eğer bir yapay zekâ bir tür termal süreci kontrol etmeyi öğrenebiliyorsa, muhtemelen bir diğerini de öğrenebilir.

Ağır sanayi için zamanlama kritik. Enerji maliyetleri dalgalı seyretmeye devam ediyor, karbon fiyatlandırması farklı bölgelerde yaygınlaşıyor ve tesisler, üretimden ödün vermeden emisyonları azaltma konusunda giderek artan bir baskıyla karşı karşıya. Yakıt tüketimini ve emisyonları eş zamanlı olarak azaltabilen ve iki aydan kısa sürede devreye alınabilen, kendi kendine öğrenen bir kontrol sistemi, dijitalleşmede yavaş kalmış bir endüstri için somut bir ilerleme yolu sunuyor.