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Con l’IA, Phaidra aumenta la reddittività dei processi critici industriali, riducendo le emissioni

La mission di Phaidra consiste nel rendere il settore industriale radicalmente più efficiente sotto il profilo delle risorse attraverso sistemi di controllo basati sul deep reinforcement learning

11 Ago 2022

La piattaforma di Intelligenza Artificiale (IA) di Phaidra consente all’industria di migliorare radicalmente l’efficienza delle risorse attraverso sistemi di controllo basati sull’autoapprendimento (o self-learning). Dai data center alla produzione farmaceutica al tele raffreddamento, le aziende Fortune 100 utilizzano Phaidra per controllare sistemi industriali complessi come grandi impianti di refrigerazione per ridurre il consumo energetico del 15-30%, migliorando al contempo la stabilità termica fino al 70%. Nonostante queste strutture siano già altamente ottimizzate, la tecnologia di Phaidra ha sbloccato ulteriori miglioramenti delle prestazioni a due cifre.

Infatti, mentre i sistemi di controllo industriali tradizionali oggi sono statici (il che significa che utilizzano una logica di controllo hard-coded che si traduce in comportamenti ripetitivi e che si “rompono” facilmente), la tecnologia di Phaidra è dinamica e diventa più intelligente nel tempo. L’intelligenza artificiale ottimizza le prestazioni dell’impianto in tempo reale imparando e adattandosi continuamente alle mutevoli condizioni dell’impianto. Ciò aumenta la redditività, l’efficienza e la stabilità dei processi per i clienti industriali di Phaidra, riducendo al contempo le emissioni.

Raccolti 25 milioni di dollari per efficientare la gestione delle risorse

Chiuso un finanziamento di serie A di 25 milioni di dollari, Phaidra potrà accelerare l’implementazione della sua tecnologia in settori mission-critical, dai data center e raffinerie agli impianti farmaceutici e alle acciaierie, così da aumentare la redditività di aziende Fortune 100 riducendo al contempo le emissioni. Il nuovo round di finanziamento è guidato da Starshot Capital, una società di venture capital che supporta le aziende ad alto impatto e ad alta crescita, in particolare quelle che affrontano i cambiamenti climatici. Starshot è affiancata dall’organizzazione di problem-solving Helena, un nuovo importante investitore. Altri investitori includono Ahren Innovation Capital e Mustafa Suleyman. Gli investitori esistenti Flying Fish, Section 32 e Character hanno tutti partecipato al round.

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Per guidare i suoi sforzi di crescita e sviluppo del business, Phaidra ha anche annunciato la nomina del veterano del settore Robert Locke come Presidente e Chief Strategy Officer. Robert in precedenza è stato vicepresidente senior dello sviluppo aziendale per il gigante dell’automazione Johnson Controls, dove ha lavorato a stretto contatto con i maggiori clienti, guidato la creazione di nuove attività e ottenuto acquisizioni strategiche.

“In DeepMind, io e i miei co-fondatori abbiamo visto in prima persona come il deep reinforcement learning stesse creando innovazioni in più applicazioni del mondo reale. Abbiamo avviato Phaidra per portare i vantaggi di questa tecnologia oltre le aziende tecnologiche al settore industriale – spiega Jim Gao, CEO di Phaidra – L’esperienza di Robert nella costruzione dell’azienda e l’aumento di capitale con la serie A permetteranno di raggiungere la nostra missione di efficienza radicale delle risorse”.

Il deep reinforcement learning per la transizione energetica

I fondatori di Phaidra hanno anni di esperienza nella trasformazione del settore industriale. Gao, insieme al CTO Vedavyas Panneershelvam, in precedenza ha guidato gli sforzi energetici e climatici di Google DeepMind, riducendo l’utilizzo di energia di raffreddamento del data center di Google del 40% con un sistema di controllo basato sull’intelligenza artificiale. La COO Katherine Hoffman è una veterana delle industrie della difesa e dei controlli, dove si è specializzata nella commercializzazione di nuove tecnologie e nella progettazione di sistemi di controllo.

Il nucleo della tecnologia di Phaidra è il deep reinforcement learning, una tecnica sperimentata da DeepMind per guidare diverse recenti scoperte scientifiche, da AlphaGo (un giocatore di livello mondiale basato sull’intelligenza artificiale del gioco “Go”) al ripiegamento delle proteine. Panneershelvam è un rinomato esperto di apprendimento per rinforzo ed è stato un membro fondamentale del team AlphaGo. “Il team eccezionalmente talentuoso di Phaidra sta guidando il settore utilizzando l’intelligenza artificiale all’avanguardia per accelerare la nostra transizione energetica” dichiara Mustafa Suleyman, co-fondatore di DeepMind.

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