Mike Dixon：为海水淡化创建AI“netflix模型”
Mike Dixon认为，现在是海水淡化工厂拥抱数字化的时候了，并且正在致力于将人工智能与反渗透技术结合起来。他向汤姆·弗莱伯格(Tom Freyberg)讲述了为什么他在发布软件之前将自己的软件服务公司Synauta保持在隐身模式。
保持隐身模式
想象一下，开发用于脱盐业务的解决方案，但无法告诉任何人。在发现市场差距之后，血液，汗水和泪都已经创造了“宝宝”。
它让你夜不能寐。你迫不及待地想告诉其他海水淡化专家、同行和朋友们。你参加活动(新冠肺炎爆发前)，在你的储物柜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?
迈克·迪克森(Mike Dixon)就是这种情况，他在2018年的最初阶段让Synauta处于“隐形模式”。在保密的同时，他还在忙着申请能源和化学优化专利，并建造一个最小可行产品(MVP)。
他也不想过早宣布新闻，没有有形的结果，担心人工智能（AI）解决方案被认为是“热空气”，或噱头。
该战略是可以理解的。在一个市场，新发明声称单枪匹集的水资源稀缺的答案，经常过度承诺和欠手，等待释放被视为“经过验证”的解决方案，而不是夸张。
这位首席执行官表示，尽管这种“沉默”是一种挑战，但最终这是一个正确的决定。
“这是一个关乎自我的重大决定，也让我更了解自己和我的业务动机。”
他说:“这是关于自我的重要一课，让我更加了解自己和我的业务动机。”“最终，做几年的秘密行动是正确的选择，因此我认为现在的Synauta处于更有利的地位。”
Isaac Asimov的启示
在成立该公司之前，Dixon曾担任多个职位，包括澳大利亚的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化学收购。
尽管先见证了全世界数百种脱盐和水处理厂的运作，但在2017年的SITNAUTA开始时，它是在2017年的假期。
“我在度假时读了艾萨克·阿西莫夫(Isaac Asimov)的小说，这激发了我对人工智能(AI)的更多了解。就像阿西莫夫的小说一样，人工智能是计算机科学的一个领域，自上世纪50年代以来就存在了，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(AI的一个子集)的进一步研究，我意识到了一种现实的方法，可以解决反渗透中能源和化学优化的挑战。”
他说，虽然他可以在市场上看到差距来优化现有的RO脱盐工厂，但他“没有关于如何解决它的现实想法，更不用说要开始自己的事业的想法”。
“有趣的是，在假期读一本小说可以促使人们以新的方式看待问题。”
资金的旅程
一年后，也就是2018年，迪克森继续担任咨询顾问，将任何收入直接投入这家初创公司。来自Alberta innovations的一笔赠款使该公司能够与咨询公司Aqua Advise合作，进行市场研究，以进一步开发其MVP。
在加拿大国家研究委员会（NRC IRAP）的国家研究委员会（NRC IRAP）之后，它于2019年11月，Synauta从加拿大可持续发展技术（SDTC）获得1.2米。这使澳大利亚的四个联盟合作伙伴，中东，欧洲和加拿大进行了测试和改进该技术。
最终，在2020年7月，该公司在阿尔伯塔省清洁能源创新数字创新项目的水创新类别中取得了成功。
“展望未来，我们已经确定了增长资本的选择，”这位首席执行官补充说。
软件即服务(SaaS)业务模型
基于作为服务（SaaS）商业模式的软件，该公司与海水，咸水和重复使用Ro植物合作。该解决方案重点介绍植物，以“他们的SCADA历史上的良好数据”，以及面临“清洁挑战”的植物。
SWRO在全球有2万家工厂，首席执行官自然对潜力感到乐观——“这代表着一个极好的市场规模”。Dixon将SaaS模式描述为“就像你我每月向Netflix支付费用一样”。
他补充道:“这种模式意味着我们可以继续改进我们的软件，而不会对客户造成干扰，而传统的模式是公司预先支付软件费用——你当天得到的可能就是你多年来一直在使用的东西!”
“试验结果显示，平均节省了5%至10%的能源，节省了多达20%的化学品。”
Synauta一直在与一些客户合作，在不同的反渗透工厂进行试验，包括超过20万立方米/天，产生了有意义的结果，平均节省了5- 10%的能源和多达20%的化学节约。
Synauta公布了其在西澳大利亚州由Osmoflo管理的4000立方米/天反渗透工厂的首个案例研究。该公司表示，通过在6个月的时间里根据3个设定点操纵工厂回收，它能够更好地匹配工厂设计的日常运行条件，每年节省相当于65000澳元的能源成本。
这是购买还是建造的问题
水产业的竞争对所有参与者都是健康和有益的;它使市场敏感和推动差异化。
迪克森承认在这个“AI遇到RO”空间中已经进行的努力。例如，西班牙语工程公司Acciona正在其磁晶数据平台中使用AI，最近利用数字双胞胎技术，在复杂系统中使用AI技术从马德里委托Al-Khobar 1号到沙特阿拉伯。
与此同时，法国公司威立雅也在使用机器学习减少阿曼反渗透膜的停机时间。
Dixon补充道:“一些较大的公司正在构建优化海水淡化的拼图，而Synauta已经构建了其他的拼图。”“对于很多在水中的人工智能应用来说，问题在于购买还是构建。”
水部门的其他部分主要饮用水网络，已被数字解决方案淹没。相比之下，脱盐过程已经更长时间才能集成AI，尤其是RO过程。为什么是这样？
Dixon表示，专注于“客户 - 接口能力”，例如饮用水网络，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。
“工业过程优化，这是Synauta所做的，也许没有被视为”酷“作为闪亮的移动应用程序，但越来越多的决策者了解新技术的价值，以改善流程，分销和运营管理，”他说。“工业流程优化可能并不像一款全新的手机应用那样“酷”。”
有趣的是，人工智能已经在电力行业应用了一段时间。其中一个原因可能是电力行业中有很多电气工程师，而电气工程是一个与计算机科学密切相关的话题。
他说:“我还认为人工智能需要一段时间才能整合到RO这样的系统中，因为如果供水系统出现故障，可能会对社区造成严重影响。”
“你不会因为Zoom电话无法连接或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。
“我们可以更快地在水务行业采用技术，但我们永远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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