ThinkLabs AIは、GEベルノバからスピンオフした企業で、エヌビディアなどから2800万ドルを調達し、ディープラーニングを活用して送電網の自動化を進めている。クリーンエネルギーの拡大競争が進む中、創業者のジョシュ・ウォン氏は、自身の2社目となるこのベンチャー企業が、現代の送電網におけるボトルネックを解消できると期待を寄せている。
ウォン氏によると、米国の送電網は老朽化しており、ますます複雑化するインフラが、かつてないほどの需要増に対応しきれていない。再生可能エネルギー、電気自動車（EV）、AIを支えるデータセンターなど、本質的により大きな負荷がかかっているのだ。
ウォン氏自身はEVの早期導入者だったが、カリフォルニア州のような地域でさえ、電気自動車は順調とは言えない状況にあると指摘する。その理由は、インフラとエネルギー供給能力の不足だ。そこにAIが加わった今、ボトルネックが発生しており、これが次の経済成長フェーズにおける中心的な制約要因の1つになる可能性がある。
皮肉なことに、ウォン氏は、この混乱から抜け出す方法もまた人工知能だと考えている。
トロントを拠点とするThinkLabs AIは、送電網向けの初のAIコパイロットと称するシステムを構築したスタートアップだ。同社は、ウォン氏が勤務していたGEベルノバから初のスタートアップスピンオフとして正式に独立し、電力網全体をリアルタイムで分析できるディープラーニングモデルを開発している。これは、従来のエンジニアリングソフトウェアが数十年にわたって解決できなかった課題である。
この可能性が、今や大きな支援を集めている。3月下旬、ThinkLabs AIは、Energy Impact Partners主導によるシリーズAラウンドで2800万ドルを調達したと発表した。エヌビディアのベンチャー部門NVentures、南カリフォルニア・エジソンの親会社であるエジソン・インターナショナル、そしてGEベルノバ、Blackhorn Ventures、Powerhouse Ventures、Active Impact Investments、Amplify Capitalなどの既存投資家が参加した。
「エネルギー転換はまだ完了には程遠い」とウォン氏はインタビューで語った。「我々はアクセルを踏み始めたばかりだ。これはまだ非常に初期段階にある」
送電網とともに築いたキャリア
ウォン氏がThinkLabs AIに至るまでの道のりは、クリーンテクノロジー分野での20年以上に及ぶ。水素燃料電池の研究から始まり、蓄電池ストレージに移行し、現代の送電網の改善に長年取り組んできた。2010年代初頭には、電力システムのモデリングと分散型エネルギー資源管理ツールの構築に焦点を当てたOpus One Solutionsを創業。GEは2021年後半に同社を買収した。
売却後も一歩引くことなく、ウォン氏は自身のキャリアにおける中心的かつ未解決の問題に注目した。それは、電力会社の動きが遅すぎるということだ。ただし、それは怠慢によるものではなく、送電網がミスが深刻な結果を招く高リスクシステムだからだと、彼はすぐに付け加える。
「間違えれば、数千人、場合によっては数百万人の電気を止めてしまう」と彼は語った。「では、どうすれば電力会社がより迅速に、しかし信頼できる方法で動けるようになるのか」
彼の答えは自律性であり、大規模な自律性を実現するにはAIが必要だと結論づけた。彼はGE内でこのアイデアのインキュベーションを開始し、同社の自律送電網部門となるものを立ち上げた。時が来ると、ThinkLabs AIは独立企業としてスピンオフし、完全な投資家の支援と、電力システムエンジニアリング、人工知能、クラウドコンピューティングから集められたコアチームを得た。
この新たな資金調達により、電力会社が複数のトレンドの衝突に直面する中で、この理論はより緊急性を帯びている。電化、再生可能エネルギーの統合、系統連系の遅延、そして生成AIに関連する新たなデータセンター需要である。VentureBeatによると、ThinkLabs AIはこの危機の真っ只中に自社を位置づけており、送電網はもはや、運用者がリアルタイムで理解する必要があるものをモデル化するのに数週間かかるワークフローでは計画も運用もできないと主張している。
AIに電力フローの理解を教える
ThinkLabs AIの技術の核心は、従来の送電網ソフトウェアの構築方法からの脱却にある。従来のデジタルツイン、つまりエンジニアが現実世界をシミュレートするために使用するソフトウェアモデルは、第一原理の物理学から構築される。それらは正確だが、遅く、計算コストが高く、脆弱でもある。入力データのわずかな誤差が、大きく間違った出力を生み出す可能性がある。
ThinkLabs AIは異なるアプローチを取る。電気の流れを支配する公式をプログラミングするのではなく、同社はAIを電力システムエンジニアリングで直接訓練する。これは、ウォン氏が説明するように、AIが医師免許試験に合格したり、法的推論を理解したりするように訓練されるのと同じ方法だ。その結果得られるモデルは、より高速で、データに対してより堅牢で、リアルタイムで動作できる。
「我々は大規模言語モデル（LLM）側にいるわけではない」とウォン氏は語り、同社の取り組みをChatGPTのような汎用AIツールと区別した。「我々はディープラーニング側にいる。つまり、送電網がどのように機能するかについての深い理解を構築し、それについての直感を築き上げている。また、LLMが抱えるようなハルシネーション（幻覚）の問題にも直面していない。ここでそれが起きれば壊滅的だと認識している」
初期の実証例の1つは、配電状態推定として知られる送電網エンジニアリングにおける長年の課題から生まれた。これは、直接測定がネットワークのノードのごく一部でしか利用できない場合に、ネットワーク全体の電気的状態を計算する問題である。従来の物理ベースのアプローチは、これに何年も苦戦してきた。ThinkLabs AIはAIを使用して2カ月でこれを解決し、結果は改善し続けていると彼は語る。
同社によると、そのより広範なプラットフォームは数百万のシナリオを評価でき、かつて30日から35日かかっていた研究を90秒未満に短縮し、一部のアプリケーションでは99.7%以上の精度を実現している。これらの数字は、気候テクノロジーファンドから戦略的エネルギー企業まで、投資家が注目している理由を説明している。
「エンジニアリングの公式は繊細すぎる」とウォン氏は語った。「うまく収束しない。AIを使えば、我々はそれを解決した。そして、それは改善し続けている」
この製品はまた、クリーンエネルギー分野で最も根強いボトルネックの1つである系統連系の待機列も対象としている。新しい太陽光発電プロジェクト、風力発電所、またはEV充電施設を送電網に接続するには、現在1年から3年かかり、膨大な書類作業が必要で、開発者に多額の費用がかかる可能性がある。しかも、別のプロジェクトが待機列に入ったり出たりするたびに、プロセスが最初からやり直しになる。
「開発者がやって来て、書類の山を提出して6カ月間返答を待つ代わりに、即座にAIの応答を得られると想像してほしい」とウォン氏は語った。「ここに容量がある。ここにはない。検討すべき柔軟な系統連系契約がある。プロジェクトのための蓄電池ストレージのオプションがある。それが書類のやり取りではなく、リアルタイムのインタラクションになり得る」
この同じ機能は、電力会社が、新しいAIデータセンターからの負荷を回路が吸収できるかどうかを、コストのかかる遅延や信頼性リスクを引き起こすことなく評価しようとする際にも、ますます関連性が高まっている。南カリフォルニア・エジソンは既に、電力フローのリスクをより迅速に特定することを目的としたプロジェクトでThinkLabs AIと協力しており、電力会社が先を見通すのに役立つソフトウェアの実用的な魅力を強調している。
顧客、パートナー、そして慎重な業界
ThinkLabs AIの現在の主要顧客は電力会社、送電および配電事業者、そしてより迅速な送電網アクセスを求める再生可能エネルギー開発者である。同社はカナダと米国全域で事業を展開しており、ウォン氏が最も先進的と表現する地域、すなわちカリフォルニア州、米国北東部、カナダのオンタリオ州の電力会社と活発な協議を行っている。
電力業界は、新技術に対する慎重さで長く知られてきた。同氏自身、2社目のスタートアップで再びエネルギー分野に参入しないよう、同僚や友人から警告されたという。その動きの遅さが理由だった。
「送電網の分野では、誰も最初になりたがらず、むしろ誰もが2番目になりたがる」と彼は語った。「最近気づいたのは、人々が実際に最初になろうと踏み出していることだ。過去20年間で見たことがないほどに」
パートナーシップの面では、同社は大手既存企業と協力している。GEベルノバのソフトウェアは世界の送電網の約40%を管理しており、大手コンサルティング会社や主要クラウドプロバイダーのようなシステムインテグレーターとも連携している。ウォン氏はその理由について率直だ。「スタートアップだけでは無理だ。この分野では既存企業の強さが非常に強い」
投資家リストはその点を補強している。ThinkLabs AIは、ベンチャーキャピタルだけでなく、電力需要とコンピューティングインフラの未来に組み込まれた企業からも支援を得ている。エヌビディアの参加は、スタートアップを新たな電力需要を牽引する同じAIブームに結びつけ、エジソン・インターナショナルの関与は、電力会社が分析のタイムラインを圧縮し、送電網計画をより積極的にできるツールに価値を見出していることを示している。
より大きな野望
このモデルは、世界的なエネルギー転換の民主化にも役立つ可能性があると彼は主張する。カリフォルニアやオンタリオのような先進的な市場の電力会社は、大規模な再生可能エネルギー統合を管理する苦労して得た経験を蓄積している。ThinkLabs AIは、機密性の高い独自データを転送することなく、その経験でAIを訓練することから得られる学びを、発展途上国の電力会社が数十年のインフラ開発を飛び越えるのに役立てられると考えている。
「エネルギー転換をクルーズコントロールに入れることができるだろうか」とウォン氏は語った。「どんなセクターでも、100%脱炭素化への道筋を示してくれと言って、それらのソリューションを生成させることができるだろうか。私はそこへの道筋が見える。今すぐに。それは絶対に手の届く範囲にある」
この野望は今、より大きな市場の物語の中に位置している。より多くのAIを構築する競争は、それを支える送電網を近代化する競争と切り離せなくなっている。ThinkLabs AIの主張は、ソフトウェアが両方の力の乗数になり得るということだ。そして、AIは水などの天然資源を使用するが、ウォン氏はそれを長期的な解決策のための短期的な課題と見ている。より多くの再生可能エネルギーとクリーンエネルギーが送電網を流れるようにし、壊れているシステムそのものをアップグレードすることで、データセンターのためのよりクリーンな電源を見つけ、そのフットプリントを削減できると彼は語った。
