기후 변화는 하수도 오염 사고의 위험성, 발생률, 그리고 관련 비용을 모두 증가시키고 있다. 홍수가 잦아지면서 하수 처리 시스템이 과부하되는 역류 현상도 빈번해지고 있다. 이러한 문제에 더해, 미국 인프라 자체가 심각하게 노후화되어 있다는 점이 골칫거리다. EPA(환경보호국)는 향후 20년간 기존 하수, 우수, 기타 청정수관 파이프라인을 단순히 유지하는 데만 약 7,000억 달러의 투자가 필요할 것으로 추정하고 있다.
하수 처리 산업에 종사하던 매튜 로젠탈(Matthew Rosenthal)과 빌리 길마틴(Billy Gilmartin)은 이 문제를 기술로 해결할 기회를 포착했다. 최소한 작은 방식부터 시작하는 것이었다. 5년 전, 이들은 SewerAI를 공동 창업했으며, 이 회사는 AI를 활용하여 하수도 검사 시 발생하는 데이터 포착과 결함 태깅(defect tagging) 작업을 자동화한다.
로젠탈은 TechCrunch와의 인터뷰에서 "대부분의 인프라는 제2차 세계대전 이후에 건설되어 수명이 다해가면서 고장이 잦아지고 비용이 증가하고 있다"며 "SewerAI는 AI 기반의 서비스형 소프트웨어(SaaS) 플랫폼을 통해 지하 인프라 검사 및 관리 방식에 혁신을 가져온다"고 설명했다.
SewerAI는 사실 로젠탈의 개인적인 프로젝트로 시작되었다. 그는 하수도 분석 및 서비스를 제공하는 두 회사를 공동 설립한 후 AI 관련 온라인 강의를 들으며 지식을 쌓았다. 검사 영상을 통해 하수도 결함을 예측하는 AI 모델을 실험하던 중, 당시 하수도 검사 회사에 근무하던 길마틴의 도움을 받아 사업을 확장하게 되었다.
오늘날 SewerAI는 지방 자치단체, 공공 시설, 민간 계약업체 등 광범위한 고객층을 대상으로, 현장 검사 과정과 하수도 인프라 데이터 관리를 간소화하도록 설계된 클라우드 기반의 AI 전용 구독형 상품을 판매하고 있다.
그 제품 중 하나인 Pioneer는 현장 검사원들이 검사 데이터를 클라우드에 업로드하고 문제점을 태그 지정할 수 있게 하며, 프로젝트 관리자는 이 데이터를 활용하여 파이프라인 수리 계획을 수립할 수 있다. 또 다른 도구인 AutoCode는 파이프와 맨홀 검사 데이터를 자동으로 태그 지정하며, GoPro나 기타 카메라로 촬영된 영상을 통해 인프라의 3D 모델을 생성한다.
로젠탈은 "기존 시장의 선도 기업들(Legacy incumbents)은 지난 20년간 큰 혁신 없이 온프레미스(on-premise) 또는 차량 탑재 소프트웨어에만 의존해 왔다"라며 "SewerAI의 기술은 하루에 더 많은 검사를 더 낮은 비용으로 수행할 수 있게 하여 수익성과 비용 효율성 모두를 높여준다"고 말했다.
SewerAI가 AI 보조 파이프 검사라는 신흥 시장에서 유일무이한 기업은 아니다. 경쟁사로는 파이프라인의 문제점을 지도화하고 분석하며 예측하는 Subterra, 파이프 검사 영상을 분석하여 손상을 식별하는 ClearObject, 그리고 정지 이미지로부터 하수도 내부의 잠재적 문제를 포착하는 알고리즘을 개발하는 Pallon 등이 있다.
로젠탈은 SewerAI가 가진 차별점은 데이터의 품질, 특히 모델 훈련 데이터의 품질에 있다고 주장한다. 로젠탈에 따르면, SewerAI는 지자체 및 독립 계약업체로부터 확보한 1억 3,500만 피트(feet) 분량의 파이프 검사 영상을 보유하고 있다. 이는 미국의 총 하수도 파이프 길이인 68억 피트 중 극히 일부에 불과하지만, 경쟁력 있는 결함 탐지 AI를 훈련시키기에는 충분히 거대한 데이터셋이라고 강조했다.
로젠탈은 "당사 제품들은 현장 검사와 데이터 관리를 간소화하여, 고객들이 비상사태에 대응하기보다는 인프라를 선제적으로 관리할 수 있도록 돕습니다"라고 덧붙였다.
SewerAI의 사업 제안은 Innovius Capital 같은 투자자들의 관심을 사로잡았고, 이들 투자자는 다른 투자자들과 함께 SewerAI의 가장 최근 자금 조달 라운드에 1,500만 달러를 출자하여, SewerAI의 총 유치 자금을 2,500만 달러로 늘리는 데 성공했다. 확보된 자금은 시장 진출 확대, AI 모델 훈련, 인력 채용, 그리고 검사 도구를 넘어선 SewerAI의 제품 포트폴리오 확장에 사용될 예정이다.
로젠탈은 "SewerAI는 계속 성장하고 있으며, 기존 예산으로 더 많은 업무를 처리할 수 있게 되면서 저희 플랫폼에 대한 수요가 가속화되는 추세이며, 그 결과 첫 7자리 수 규모의 계약들을 체결하게 되었다"고 전했다.
[출처:] https://techcrunch.com/2024/06/18/sewerai-uses-ai-to-spot-defects-in-sewer-pipes