BirdsView - Analytic tool for detecting rot in wooden materials

Dagens trestolper, som frakter strømmen vår, råtner fra innsiden. Dette fører til en betydelig svekkelse av bæreevnen. SINTEF anslår at 70% av stolpene som byttes ut, kan stå 10-40 år lengre med bedre analyseverktøy. Birdsview utvikler derfor et analyseverktøy for å detektere råte i trestolper som brukes i distribusjonsnett for strøm. Løsningen vil gjøre vedlikeholdet av distribusjonsnettet 1) sikrere, 2) mer effektivt og 3) kostnadsbesparende ved å gi nøyaktig visualisering av den indre tilstanden og stolpens nåværende bæreevne. Birdsview gjør dette ved å kombinere radarteknologi med selvutviklede analyse algoritmer. Kjerneteamet ønsker å jobbe med nye utfordringer og utvikle ny teknologi knyttet til teamets kompetanse innen maskinlæring fra Institutt for datateknologi og informatikk, digital signalprosessering fra Institutt for teknisk kybernetikk og kunnskap i entreprenørskap fra Institutt for industriell økonomi og teknologiledelse. Kjerneteamet har praktisk erfaring med å starte nye selskaper, bygge team, forretningsutvikling, prosjektplanlegging, utvikling av konsepter, prototyping og produksjon fra deltakelse i studentforeninger. Formålet med prosjektet er å produsere og teste en MVP med industrielle kunder. Hovedutfordringene vil være utviklingen av en MVP som oppfyller pilotkundene sine krav og spesifikasjoner. Universitetet bidrar med kontorlokaler, tilgang til elektrisk og mekanisk verksted. I tillegg er kjerneteamet også konsultert av flere professorer fra NTNU med relevant erfaring til prosjektet. Midlene fra STUD-ENT vil gjøre det mulig for Birdsview å utvikle en MVP og gjennomføre pilotprosjekt. Mottatt informasjon og dokumenterte resultater vil bli brukt til å skaffe nye kunder og skaffe kapital til videreutvikling av et salgsklar produkt.