【英語で学ぶ海外最新AI事例】気候変動と下水インフラの問題にAIで挑むSewerAI

このシリーズでは海外の最新記事を元に海外の最新AI事例、ニュースを簡潔にまとめています。また英文も併せて書いておりますので、英語学習にも役に立ててください。TOEIC800点代を取れる方、目指している方水準の難易度にしています。

気候変動による下水システムへの影響

• 気候変動が下水の故障リスク、頻度、コストを増加させています。洪水がより一般的になり、廃水処理システムが頻繁にバックアップされることで問題が悪化しています。さらに、アメリカのインフラは非常に老朽化しており、EPAの推定では今後20年間で既存の廃水、雨水、その他の清水パイプラインを維持するために約7000億ドルの投資が必要とされています。

• Climate change is raising the risk, rate and cost of sewage failures. Floods are becoming more common, leading to backups that frequently overwhelm wastewater treatment systems. Exacerbating the issue, America’s infrastructure is woefully outdated; the EPA estimates that nearly $700 billion in investments is needed to simply maintain existing wastewater, stormwater and other clean water pipelines over the next 20 years.

SewerAIの設立と技術

• マシュー・ローゼンタールとビリー・ギルマーティンは、5年前にSewerAIを共同設立しました。SewerAIは、下水検査におけるデータキャプチャと欠陥タグ付けを自動化するためにAIを活用しています。ローゼンタールは「SewerAIはAI駆動のソフトウェア・アズ・ア・サービスプラットフォームで地下インフラの検査と管理を革命化します」と述べています。

• Matthew Rosenthal and Billy Gilmartin, both of whom hail from the wastewater treatment industry, saw an opportunity to help solve the problem with tech — in a small way, at least. Five years ago, the pair co-founded SewerAI, which taps AI to automate the types of data capture and defect tagging that make up a sewer inspection. “SewerAI revolutionizes underground infrastructure inspection and management with its AI-driven software-as-a-service platform,” Rosenthal told TechCrunch.

製品と競合他社

• SewerAIの製品には、フィールド検査データをクラウドにアップロードし、問題をタグ付けするPioneerや、GoProなどのカメラで撮影されたビデオから3Dモデルを作成するAutoCodeがあります。ローゼンタールは「従来のソフトウェアは非常に革新が少ないが、SewerAIの技術は低コストでより多くの検査を可能にする」と述べています。

• SewerAI’s products include Pioneer, which allows field inspectors to upload inspection data to the cloud and tag issues, and AutoCode, which automatically tags inspections of pipes and manholes, creating 3D models of infrastructure from videos captured on a GoPro or other camera. “Legacy incumbents offer on-premise or on-truck software that has seen very little innovation in the last 20 years,” Rosenthal said. “SewerAI’s technology increases top and bottom lines by enabling more inspections per day at a lower cost.”

データの品質と投資

• SewerAIの強みはそのデータの品質にあります。同社は米国の6.8億フィートの下水管のうち1.35億フィートの検査映像を持っており、このデータセットは競争力のある欠陥検出AIを訓練するのに十分な規模です。また、Innovius Capitalなどの投資家から最近の資金調達ラウンドで1500万ドルを調達し、総額2500万ドルに達しました。

• What sets SewerAI apart, Rosenthal claims, is the quality of its data — specifically the quality of its model training data. SewerAI has footage of inspections of 135 million feet of pipes from municipalities and independent contractors. This dataset is large enough to train a competitive defect-detecting AI, Rosenthal says. SewerAI’s sales pitch won over investors like Innovius Capital, who along with others poured $15 million into SewerAI’s most recent fundraising round, bringing SewerAI’s total raised to $25 million.

まとめ

• SewerAIはAI技術を活用してインフラの検査と管理を効率化し、顧客が緊急事態に対応するのではなく、事前にインフラを管理できるようにしています。このアプローチにより、下水インフラの劣化に伴う問題を軽減し、より多くの検査を低コストで実現しています。今後の成長と需要の加速が期待されています。

• SewerAI uses AI technology to streamline infrastructure inspections and management, enabling clients to proactively manage infrastructure instead of reacting to emergencies. This approach mitigates issues related to aging sewer infrastructure and allows for more inspections at a lower cost. Future growth and increased demand are anticipated.

英単語解説

• wastewater：廃水

• outdated：時代遅れの

• infrastructure：インフラ

• automate：自動化する

• defect：欠陥

• subscription：定期購読

• proactive：積極的な

より詳しく知りたい：
・TechCrunch
・EPA
・Innovius Capital