迈克·迪克森:创造人工智能脱盐“Netflix模型”
Mike Dixon认为，现在是海水淡化厂拥抱数字化的时候了，他正致力于将人工智能与反渗透相结合。他与汤姆•弗雷伯格(Tom Freyberg)谈了为何他一直将自己的软件作为服务公司Synauta在发布前保持秘密模式。
保持隐身模式
想象一下，为海水淡化业务开发一个解决方案，但却不能告诉任何人。在发现市场空白后，他们用血汗和泪水创造了“你的孩子”。
它让你夜不能寐。你不顾一切地告诉海水淡化专家、同行和朋友。你参加活动(covid - 19之前)，在你的柜子里有一个改变游戏规则的解决方案，但必须保密。
潜在的令人沮丧的,对吧?
这就是Mike Dixon的情况，他在2018年的初始阶段让Synauta处于“隐形模式”。在保密的同时，他忙着申请能源和化学优化的专利，并建造一个最小可行产品(MVP)。
他也不想在没有实际结果的情况下太早宣布这个消息，因为他担心人工智能(AI)的解决方案会被认为是“空话”，或者是一种噱头。
这种策略是可以理解的。在一个新发明声称能独力解决水资源短缺问题的市场上，人们往往夸大其词，兑现不足。与其夸大其辞，不如等一段时间再发布一种被认为“经过验证”的解决方案。
这位首席执行官表示，尽管这种“无线电静默”具有挑战性，但这最终是正确的决定。
“这是一个关乎自我的重大决定，也让我更加了解自己和自己从事业务的动机。”
他表示:“这是一堂很重要的自我意识课，让我更了解自己和自己从事业务的动机。”“最终，隐退几年是正确的决定，而今天，我相信Synauta正处于一个更强大的位置。”
灵感来自艾萨克·阿西莫夫
在创立公司之前，Dixon担任过不同的职位，包括在澳大利亚担任操作员和研发工程师，以及NanoH2O的应用开发经理。NanoH2O于2014年被LG Chem收购。
尽管亲眼目睹了全球数百家海水淡化和水处理厂的运作，但2017年，在度假期间，Synauta的火花开始迸发。
“我在假期里读艾萨克·阿西莫夫(Isaac Asimov)的小说，这激发了我更多地学习人工智能(AI)——一个计算机科学领域，就像阿西莫夫的小说一样，从20世纪50年代就开始了，但现在通过更快的计算机处理能力变得更加相关，”他回忆道。
“随着对机器学习(人工智能的一个子集)的进一步研究，我找到了一种现实的方法来应对反渗透中能源和化学优化的挑战。”
他表示，尽管他可以看到市场上存在一个空白，以优化现有的反渗透海水淡化厂，但他“对如何解决这个问题没有现实的想法，更不用说创业的想法了”。
“假期读一本虚构小说可以促使人们从新的角度看待问题，这很有趣。”
资金的旅程
一年后，也就是2018年，迪克森继续从事咨询工作，将所有收入直接投入初创企业。随后，阿尔伯塔创新公司(Alberta innovations)的一笔拨款使公司得以与咨询公司Aqua advisory合作，进行市场研究，进一步开发其MVP产品。
在得到加拿大国家研究委员会工业研究援助项目(NRC IRAP)的支持后，Synauta于2019年11月从加拿大可持续发展技术公司(SDTC)获得了120万美元。这使得澳大利亚、中东、欧洲和加拿大的四个财团合作伙伴能够测试和改进这项技术。
最后，在2020年7月，该公司在阿尔伯塔省清洁能源数字创新项目的水创新类别中获得成功。
“展望未来，我们已经确定了增长型资本的选项，”这位首席执行官补充道。
软件即服务(SaaS)业务模型
基于软件即服务(SaaS)的商业模式，该公司与海水、半咸水和重复利用RO工厂合作。该解决方案的重点是那些“在SCADA历史上积累了大量数据”的工厂，以及那些面临“清洁挑战”的工厂。
SWRO在全球拥有2万家工厂，这位首席执行官自然对其潜力持乐观态度——“这代表着极好的市场规模”。Dixon将SaaS模式描述为“就像你或我每月为Netflix支付费用一样”。
“这种模式意味着我们可以在不影响客户的情况下继续改进我们的软件，相比之下，更传统的模式是，公司预先支付软件费用——你当天得到的东西可能会让你坚持好几年!”他补充道。
“试验已经产生了平均节省5%至10%的能源和高达20%的化学品的结果。”
Synauta一直在与少数客户合作，在不同的RO工厂进行试验，包括每天超过20万立方米，产生了平均节省5%至10%的能源和高达20%的化学品的有意义的结果。
Synauta发布了第一个案例研究，该案例来自西澳大利亚一个4000立方米/天的RO工厂，该工厂由Osmoflo管理。该公司表示，通过在6个月的时间里根据三个设定值控制工厂的回收，他们能够更好地匹配工厂设计的日常操作条件，每年节省相当于65000澳元的能源成本。
购买还是建造的问题
水务行业的竞争对所有参与者都是健康和有益的;它使市场反应迅速，并推动差异化。
Dixon承认在“AI与RO的结合”领域已经做出了努力。例如，西班牙工程公司Acciona最近在其BIONS数据平台上使用了人工智能利用数字孪生技术，在复杂系统中使用人工智能技术他将从马德里委托沙特阿拉伯的Al-Khobar 1号。
与此同时，法国威立雅公司也在使用机器学习减少阿曼反渗透膜的停机时间。
Dixon补充说:“一些较大的参与者正在构建拼图的一部分来优化脱盐，而Synauta已经构建了其他部分。”“对于水中的许多人工智能应用来说，问题在于购买还是构建。”
水部门的其他部分，主要是饮用水网络，已经充斥着数字解决方案。相比之下，海水淡化过程需要更长的时间来整合人工智能，尤其是反渗透过程。这是为什么呢?
Dixon说，把重点放在“客户接口功能”上是有意义的，比如饮用水网络，因为公共实体的客户可以看到智能计量或报告泄漏的价值。
他说:“Synauta所做的工业流程优化，可能不被视为一款闪亮的移动应用程序，但越来越多的决策者理解新技术在改善流程、分销和运营管理方面的价值。”“工业流程优化或许并不像一款闪亮的新移动应用那样被视为‘酷’。”
有趣的是，人工智能已经在电力行业中使用了一段时间。其中一个原因可能是电力行业有大量的电气工程师，而电气工程是一个与计算机科学密切相关的主题。
这位首席执行官表示:“我还认为，人工智能融入RO之类的东西需要一段时间，因为如果一个供水系统失灵，可能会对社区造成严重影响。”
你不会因为Zoom电话打不通或者Facebook宕机而生病，尽管有些人可能不同意。与高度数字化的软件行业、媒体或金融服务不同，对整个水处理资产进行迭代需要时间。
“我们可以在水务行业更快地采用技术，但我们绝对不会以错误后果不会对健康造成影响的行业的速度前进。”
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