يقوم Mach9 بتزويد مشغلي البنية التحتية بمعلومات أفضل

المياه النظيفة، والطرق الآمنة، والنطاق العريض والكهرباء التي يمكن الوصول إليها: هذه الأشياء ليست أمرًا مسلمًا به. فهي تعتمد على شبكات بنية تحتية واسعة النطاق تحتاج إلى الصيانة والتحسين المستمر حتى تتمكن من أداء وظيفتها. فأميركا تفشل فشلاً ذريعاً على هذه الجبهة. وفي تقريرها الأخير، أعطت الجمعية الأمريكية للمهندسين المدنيين تصنيف C- الكئيب للبنية التحتية المتقادمة في البلاد.

وفقًا لشركة Mach9، وهي شركة ناشئة تأسست عام 2021، يكمن جزء من الحل في تزويد مزودي البنية التحتية بمعلومات أفضل حول العالم المادي. تستخدم الشركة الذكاء الاصطناعي لتحويل عمليات المسح الضوئي بتقنية الليدار المتنقلة (نوع من تكنولوجيا التصوير) إلى نماذج هندسية ثنائية وثلاثية الأبعاد بتكلفة ووقت أقل من العمليات القياسية. وهذا يعني أن شركات المرافق، والشركات الهندسية، وشركات البناء، وغيرها من الشركات قادرة على إحراز تقدم في الوقت المناسب في مشاريع البنية التحتية الضخمة، أو معرفة أين يمكن توجيه رأس المال للتحديث، أو فهم الأصول الخاضعة لإشرافها بشكل أفضل.

يمكن أيضًا للمنتج الرئيسي للشركة، Digital Surveyor، التعرف تلقائيًا على أكثر من 20 ميزة، مثل أعمدة الكهرباء وإشارات المرور وإشارات الطرق. الوضع الراهن هو أن هذه الميزات يتم تحديدها يدويًا بواسطة المشغلين البشريين. يشمل عملاء Mach9 بعض كبار موفري البنية التحتية وشركات الخدمات الهندسية في الولايات المتحدة وكندا، مثل Michael Baker International وPOWER Engineers وLangan وFibersmith.

قال ألكسندر بايكوفيتز، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة Mach9، إنه دخل هذا المجال أثناء وجوده في جامعة كارنيجي ميلون. وباعتباره طالبًا باحثًا في مجال الروبوتات، عمل في مشاريع البنية التحتية مثل تطهير المنشآت النووية القديمة لصالح وزارة الطاقة الأمريكية، وأدرك أن “الكثير من مشاكل الروبوتات التي كنا نحلها كانت في الواقع مشاكل شديدة في المسح ورسم الخرائط”. وهذا يعني أن مشاريع البنية التحتية غالبًا ما تتوقف من البداية – حتى لو تم تسليحها بأفضل الروبوتات للدخول إلى منشآت مليئة بالإشعاع مثل موقع هانفورد النووي في ولاية واشنطن – إذا لم يكن لديك بيانات قوية حول مكان وجود الأشياء والطبيعة. الحالة التي هم فيها.

“لقد شهد الكثير من مالكي ومشغلي البنية التحتية مشاكل مثل الشيخوخة والتدهور والطقس القاسي. وقال: “إن البنية التحتية تتغير بسرعة كبيرة هذه الأيام، والطريقة التي يمكننا من خلالها الاستمرار في التغلب على الكثير من هذه التحديات الكبيرة هي الحصول على بيانات أفضل وخرائط أفضل في المقام الأول”.

تابع Mach9 في الأصل تشغيل الأجهزة؛ كان الهدف هو تطوير أنظمة رسم الخرائط المتنقلة وجمع البيانات الجغرافية المكانية بأنفسهم عن طريق وضع حمولات الليدار والتصوير فوق المركبات. تم قبول الشركة في مجموعة Y Combinator لصيف 2021 وجمعت 2.5 مليون دولار في وقت لاحق من ذلك العام. لكن العديد من مصنعي المعدات الأصلية يقومون بالفعل ببناء معدات رائعة لإنشاء الخرائط، وبعد التحدث إلى العملاء، قال بايكوفيتز إن الشركة أدركت أن المشكلة الأكبر هي كيفية تحويل كل بيانات الخرائط إلى رؤى.

وقال: “يعتبر معظم الناس أمراً مفروغاً منه/لا يدركون مدى صعوبة الحفاظ على البنية التحتية محدثة مع العالم المتغير”. وهنا يأتي دور المساح الرقمي.

واليوم، تقوم Mach9 ببيع برنامج Digital Surveyor للاستشاريين الهندسيين وأصحاب البنية التحتية العامة والخاصة والمشغلين لمساعدتهم على تحويل هذه البيانات إلى رؤى: لتحديد كل عمود مرافق داخل الشبكة الضخمة لشركة المرافق، على سبيل المثال. في كثير من الحالات، يستغرق الأمر من يومين إلى أربعة أيام لكل ميل في الخريطة لتحديد جميع المعالم؛ باستخدام Digital Surveyor، يستغرق الأمر أقل من 10 دقائق لكل ميل حتى يقوم الإنسان بمراجعة ملصقات البرنامج والتحقق من صحتها.

لا يستطيع برنامج Digital Surveyor تحديد الميزات فحسب، بل يمكنه تقديم معلومات أكثر تفصيلاً عنها. أطلعني بايكوفيتز على عرض توضيحي للمنتج وأظهر كيف أن برنامج Digital Surveyor لا يمكنه تحديد عمود الكهرباء فحسب، بل يخبرني بسرعة بالزاوية التي يميل إليها عمود الكهرباء هذا. وقال بايكوفيتز إن هذه الإمكانية مهمة للغاية في المواقف التي يحتاج فيها الأشخاص إلى المعلومات بسرعة كبيرة، كما هو الحال بعد حدوث حدث مناخي متطرف.

أغلقت الشركة مؤخرًا جولة أولية بقيمة 12 مليون دولار بقيادة Quiet Capital، بمشاركة مستثمرين جدد وحاليين بما في ذلك Overmatch Ventures، ومؤسس Cruise Kyle Vogt، والرئيس التنفيذي السابق لشركة Autodesk Omar Hanspal، وAdobe CPO Scott Belsky، والمدير التنفيذي السابق لـ DoorDash Gokul Rajaram. وتخطط الشركة لتنمية فريقها المكون من 14 شخصًا وبناء البرنامج، بما في ذلك إضافة المزيد من الأشياء التي يمكن التعرف عليها. وقال بايكوفيتز إن الهدف هو التوسع من القدرة على التعرف تلقائيًا على حوالي 20 سمة مختلفة اليوم إلى “المئات والآلاف” في المستقبل.