Como a inteligência artificial está revolucionando a leitura de medidores de consumo?

A evolução tecnológica abriu portas para diversas possibilidades em nosso dia a dia. Com os avanços da Inteligência Artificial (IA), é possível melhorar os sistemas de buscas na internet e de compras em e-commerces, assim como aumentar a produtividade industrial e, até mesmo, realizar a autoleitura dos medidores de energia elétrica. Com rapidez e praticidade, é possível garantir que a medição do consumo seja feita automaticamente, apenas disponibilizando uma imagem do medidor – que pode ser do tipo analógico, ciclométrico ou digital.

Podemos citar a Energisa como exemplo. A empresa, que é uma das maiores distribuidoras de energia elétrica do País, já está atuando com este formato de medição. Em uma reportagem exclusiva a distribuidora explicou como é fácil realizar todo o procedimento diretamente pelo smartphone, com o usuário enviando a foto do medidor pelo aplicativo de mensagens. Feito isso, a CellIA, IA desenvolvida pela Cellere, processa a imagem e realiza a leitura dos dígitos para que o faturamento seja efetuado de maneira eficiente.

Essa é uma revolução para o setor, em diversos aspectos, mas, principalmente, começando pela confiabilidade das informações que são apresentadas e trabalhadas. A tecnologia extrai os dados mais importantes presentes na fotografia ou imagem do medidor, para que as concessionárias de Utilities realizem o faturamento correto de consumo dos serviços, o que gera mais segurança ao longo de todo o processo.Além disso, o mercado de Inteligência Artificial (IA) tem crescido expressivamente no Brasil e em toda a América Latina.

De acordo com um estudo divulgado pela IDC, consultoria especializada em inteligência de mercado, o uso de tecnologias de IA pelas empresas brasileiras cresceu de 32%, em 2018, para 48%, em 2020. E a expectativa é de que este mercado continue se desenvolvendo ainda mais até o ano de 2023, com o fortalecimento do 5G e edge computing no País. Aproveite para acessar nosso e-book e aprofundar-se sobre o tema Autoleitura.

Benefícios desta tecnologia para o setor de Utilities

São diversas as vantagens que o uso da Inteligência Artificial pode gerar para a leitura de medidores de consumo, principalmente ao analisarmos sua aplicação nos negócios aos quais será destinada. Mas, entre os principais benefícios, destacamos:

Mais segurança e confiabilidade na autoleitura pelos consumidores: utilizando a IA, é possível garantir maior confiabilidade na leitura e no processamento de dados para o faturamento do consumo.

Menos gastos com contestações: por ser uma leitura realizada de forma totalmente automática, as informações são analisadas simultaneamente, melhorando a experiência do cliente e diminuindo gastos com possíveis contestações indevidas.

Diminuição nos erros de leitura: com um nível de acurácia superior a 90%, a CellIA, inteligência artificial desenvolvida pela Cellere, analisa e trata detalhadamente as imagens, por meio de diversos controles de qualidade, rotação e resolução das fotos. É importante lembrar que todas as imagens que não sejam de medidores são descartadas.

Maior agilidade de implementação: acessível por meio de uma API, é possível realizar uma integração mais rápida e fácil com aplicativos de mensagens – WhatsApp e chatbot, por exemplo – ou portais de relacionamento com o cliente. Além disso, permite aplicar regras personalizadas de negócios durante o processamento.

Características necessárias de uma solução de IA para a autoleitura de medidores

Para que possamos extrair o máximo desta tecnologia, desfrutando de todos os benefícios já citados, a solução de IA precisa seguir alguns padrões. A seguir, listamos as 6 principais características que ela precisa atender quando os assuntos são autoleitura e leitura inteligente de medidores:

1. Ter detecção diferenciada: a solução precisa ser baseada em redes neurais especializadas em medidores associados com modelos em deep learning e aplicadas em visão computacional para a detecção e o reconhecimento de padrões de objetos específicos dos medidores.

2. Resolver fatores externos de complicação: diferentemente de uma rede ou abordagem de Optical Character Recognition (OCR) genérica, a IA deve ser capaz de lidar com problemas frequentes, que ocorrem no processo e na área de leitura, nos dígitos e em fatores externos de complicação, que podem dificultar a leitura das informações apresentadas.

3. Fazer pré-processamentos: a tecnologia deve ser capaz de pré-processar imagens de medidores para a identificação dos displays e dígitos que serão lidos pela inteligência – o que não ocorre em uma abordagem OCR comum – para que, dessa forma, a IA seja mais eficaz em sua leitura.

4. Oferecer leitura otimizada e focada nas informações: a IA deve concentrar-se nos dados de consumo mais importantes e essenciais. De maneira inteligente, é necessário detectar e reconhecer apenas o que é relevante ao processo de medição, evitando ruídos e leitura de informações desnecessárias – o que normalmente acontece com um OCR padrão.

5. Ter capacidade de aprendizado contínuo: precisa estar habilitada a aprender com novos exemplos, suportando uma grande variedade de modelos de medidores, tipos de display e fontes de números em qualquer disposição.

6. Ser amigável e fácil de interagir: o uso da inteligência artificial deve facilitar a vida dos consumidores. Somente assim eles realizarão a autoleitura e o envio das imagens. Por meio de interfaces simples e amigáveis de comunicação, como WhatsApp, a aceitação será maior por parte dos usuários.

Passo a passo do processo de autoleitura

É muito simples realizar o processo de autoleitura. Inclusive, essa praticidade é citada na matéria da TV Correio, da Paraíba, em parceria com a empresa Energisa. De acordo com a reportagem, o novo serviço de autoleitura por foto permite que o próprio cliente informe à distribuidora, por meio do envio de uma imagem, o consumo mensal exibido no medidor, com mais comodidade, transparência e acompanhamento.

“Nesses casos, com o envio da foto do medidor, é possível identificar o consumo registrado, sem a necessidade de faturar o consumo por média. Estamos buscando incessantemente a redução das leituras por média, proporcionando mais facilidade para que o próprio cliente possa acompanhar a evolução da leitura, verificando seu consumo de energia elétrica”, explica o gerente de Serviços Comerciais da concessionária.

Vamos às etapas

Antes de tudo, é necessário fotografar o medidor e enviar a imagem via chatbot nos aplicativos de mensagens, podendo ser via WhatsApp ou portal de relacionamento com o cliente que, por sua vez, ao receberem a imagem, encaminham via API para a CellIA. Ao receber a imagem, a tecnologia identifica o medidor, extrai os diferentes tipos de informação e classifica automaticamente todos os dados, tais como: consumo, ID do medidor e tipo de medidor (ciclométrico, analógico ou digital).

A inteligência artificial compara e analisa o momento de recebimento da imagem com a data da fotografia, mapeando sua geolocalização com o local de instalação do medidor. Após analisar, a imagem é tratada detalhadamente, passando por diversos controles de qualidade, identificando se foram manipuladas.

A partir daí, regras personalizadas de negócio podem ser aplicadas, e todas as informações são entregues de forma estrutural pelas concessionárias de Utilities, garantindo o faturamento correto do consumo de serviços de seus clientes, com segurança e precisão.

É válido destacar: “para a leitura ser registrada pela Energisa, é importante fazer a autoleitura no dia certo, evitando erros na emissão da conta de energia”, alerta o gerente da área.

É simples, fácil e seguro implementar a API para a realização da autoleitura de medidores. Conheça um pouco mais sobre a CellIA e realize um teste grátis agora mesmo!