Mehed jooksevad karude eest ära

Restartisaateaeg on käes laupäev, Taavi Kotka, Henrik Roonemaa tervitavad oma tänast külalist ja meil on vahelduseks jälle traditsiooniline idufirma saade. Meil saates on külas firma, kes ei ole siin varem käinud ja tegeleb füüsiliste toodetega ja, ja teenuse sinna peale arendamisega. Firmaks on Hepta Airborne ja selle asutaja Henri Klemmer, tere Henri. Tere. Kui ma õigesti aru saan, siis Hepta tegeleb droonide pealt elektriliinide heaolu monitoorimisega. Jah, või ei?

Lähe, lähedale jah, droonid on kindlasti hästi suur fookus jah, et aga me automatiseerime nüüd elektrivõrkude tehnilist analüüsi, ehk siis mehaaniliste defektide tuvastamist. Ja automatiseerimise eesmärk on siis teha seda kogu protsessi kiiremini, täpsemalt, odavamalt, ohutumalt kindlasti. Et ma ei tea, ma võin sellest probleemi olemust ka lühidalt rääkida, aga lõpuks ma tõenäoliselt jõuan sinna, et droonid on üks osa, aga tegelikult meil on seal tootes päris palju nagu muud põnevat. Et aga probleemist rääkides, siis meil on kõigil ümberringi igal pool igapäevaselt, näeme, õhuliine, elektriliine, et rõhutan õhuliine, siis mitte neid nii-öelda maakaabelliine, mis maa all on. Ja õhuliinid on projekteeritud ja ehitatud meil keskkonda viiskümmend pluss aastat vastu pidama. Et tegelikult ei ole ka haruldane noh, Eestis näiteks võrgud, mis on seitsekümmend aastat vanad või ma ei tea, isegi sellistes jõukamates riikides nagu USA näiteks, et on sada pluss aastat vanu liine, eks. Ja need elektriliinid peavad siis vastu pidama igapäevaselt tuulele, jäitele, sademetele, igasuguste ilmastiku meele vallas olevatele nii-öelda nähtustele. Ja, ja mis siis juhtub, on see, et need mehaanilised defektid tekivad, et ehk siis need liinid hakkavad kuluma, et puitmastid hakkavad mädanema, metall hakkab roostetama, igasugused elemendid hakkavad murduma. Nii halvimal juhul need, nagu ikka, need alad, need õnnetused juhtuvad alati kõige hullematel ootamatutel perioodidel, kus on siis see, see, see ei. Pruugi nii-öelda realiseeruda lihtsalt ootamatute suurte kulutustega, vaid, vaid isegi suurte ootamatute katkestustega, kus on halvimal juhul terved linnaosad, nii-öelda ilma elektrita. Ja meie töö on siis nende liinide pidev nii-öelda inspekteerimine, analüüs. Me näitame ette võrguettevõttel, me oleme võrguettevõtte nii-öelda silmad siis, et näitame neile ette, et näed, teil on siin ja siin defektid. Hooldage oma võrku ilusti. Et noh, nii nagu tavainimesed hooldavad oma autot kogu aeg, eks, et, et sellepärast, et mingi ette jääks nii-öelda tee äärde, et see ja, ja samamoodi siis võrguettevõttel, sellepärast, et need kulutused. Ei oleks ootamatud ja need ei realiseeruks noh, miljonites tegelikult on ajaloos näha ka kahe aasta vanu, kahe aasta tagune, kus USA-s. Kaheksakümmend inimest sai linna osas surma, sest et elektri, elektriettevõte ei hooldanud oma liine, liinid puudutasid võsa. Tulid laiaulatuslikud tulekahjud ja, ja lõpuks veel see realiseeris ühe, üheteist miljardi suuruse nii-öelda kuluga, eks. Et tegelikult need, see mõju on hästi laiaulatuslik.

No selles mõttes see kõik on arusaadav ja et seda noh, et kontrollima peaks, teistpidi jälle. Inimesed on nagu kuidagi ära harjunud või juba noh, et ühesõnaga elekter on kuidagi asi iseenesest ja, ja noh, tekib sihuke tunne, et. Noh, mis seal siis noh, ikka nii väga, no okei, nüüd siin õnnetu juhus oli, et nüüd siin kaheksakümmend inimest said natuke pihta, aga. Aga ütleme nii, et noh, et kogu maailma tervikut vaadates, see on ikkagi väike kübe võrreldes sellega. Muuseas olen kõndinud vist Vietnamis tänava peal koos perekonnaga. Kus järsku käib posti otsas mingi välgatuse, siis sealt posti otsast langeb alla üks inimene, on ju, et. Elektrik sai särts, on ju. Et no seal on veel eriti kogu see juhtum, majandus on ju, et ma tahaks nüüd teha teid, teid liine seal haldamas, on ju. Aga, aga ühesõnaga, et räägi ära, et milline see elu on nüüd ilma Hepta'ta ja mis ta on siis Hepta'ga, ehk siis. Me saame aru, et te olete selle, ma ei tea, Eestis on selleks Elektrilevi, eks on ju, olge silmad, on ju. Aga kui nüüd seda Hepta't ei ole, mismoodi see muidu käib siis, et lihtsalt ongi mingid. Piirkonnad ära jaotatud, igal piirkonnal on üks mees peale, võtab auto, sõidab, vaatab binokliga, käib, kopsib vastu puitu, nii käibki.

Täpselt, et siin ma saan täiesti enda kogemustest rääkida, et kogu see evolutsioon minu enda nii-öelda, ma olen elektriinsener hariduselt, minu kogemus. Viimase, ütleme kümne aasta kogemus võrguettevõtetega töödates, siis realiseerus ebdaks, et, et ma kunagi. See oli äkki isegi üksteist, kaksteist aastat tagasi, tegin jalgsi nii-öelda elektriliinide läbikäiku. Et see on tänaseni kõige sellisem, kõige standardsem lahendus. Et mehed kõnnivad mööda liini, autoga sõidavad loomulikult võimalikult ligidale, aga sealt edasi on tegelikult mööda seda võsa ja metsa ja põldusid ja, ja soid ja nii edasi. Et mehed kõnnivad mööda liine, vaatavad, visuaalselt hindavad. Rohkem arenenud võrguettevõtetes on vähemalt siis selline GIS süsteem ja, ja, ja tahvelarvutid, kus nad siis sealsamas posti kõrval nii-öelda märgivad efekte ülesse süsteemi. Aga noh, on ka riike, kus lihtsalt pannakse efektid kuhugi paberile, eks. Ja tegelikult kõnnitakse ja, ja, ja see on selline, mis on laiali, ütleme üheksakümmend protsenti. Elektriliinidest täna ikkagi kõnnitakse läbi, jätkuvalt täna ka, kuigi meil on droonid ja satelliidid ja nii edasi. Ja nüüd ülejäänud kümme protsenti tehakse helikopteritega. Et need on siis need suuremad kõrgepingu liinid, kellel on liini kilomeetri kohta rohkem raha nii-öelda kulutada, raisata, investeerida. Aga noh, helikopterite puhul ongi see, et see on, see on, see on

Aga ikkagi selles mõttes, et meil on, saates aega on, et me jõuame rääkida siin paljudest asjadest, et. Et räägi korraks sellest maailmast ikkagi veel. Miks see põnev on, ma ei tea, ma sain kunagi Taltechi sisse niimoodi, et ma sain informaatikasse ja, ja, ja teine teise valikuna elektrisse. Et kui poleks informaatikasse saanud, see oleks mina ka elektriinsener praegu, eks, aga, aga. Aga, aga, aga see, et, et räägi ikkagi nendest efektidest, me saame aru sellest lumest, me saame aru sellest, sellest vihmast on ju. Ja tuulest, eks, aga sa istud seal posti all, no see liin on, mis ta on viieteist, kahekümne meetri peal, eks, et mida sa näed seal üldse? Või ühesõnaga, räägi sellest tööst natuke kaks sõna lihtsalt, et noh, et, et kuidas sa üldse nagu, nagu kuidas sa vaatled seda liini, noh.

Tegelikult väga midagi sellist nagu raketiteadust ei ole selle juures, et need defektid ongi noh, kui me, kui me vaatame seda poolt, et võrk on täna meil targa võrgu ajastu, eks juba aastaid või aastakümneid meil võrk on. Hunnikus igasuguseid sensoreid täis, mis suudavad reaalajas seda nii-öelda power flow'd ja elektrit ja kõike ampreid ja nii edasi mõõta, eks kogu millisekunditega. Siis see on nagu hästi, hästi edasi arenenud ja siin, siin pole nagu midagi, midagi selles mõttes meie poolt ära teha. Et aga mis puudutab just neid lihtsaid mehaanilisi defekte, siis seal käivad mehed ikka jalgsi ja nüüd need defektid on näiteks. No see ei ole isegi defekt, aga ütleme, kõige laiaulatuslikum jaotussurgu ettevõtetele on võsa. Taimestik kasvab kogu aeg, see on meie äri poolt vaadates on see hea probleem, eks, sest et see on asi, et isegi kui sa selle ära nii-öelda taimestikku ära raadad sealt ja eemaldad, siis ta on kahe-kolme aasta pärast uuesti seal ja uuesti tuleb inspekteerida teda. Aga taimestik, mis siis ulatub nii kõrgele, et ta hakkab faasijuhtmetesse nii-öelda sisse sisse murdma, siis. Ja, ja nüüd, kui vaadata liin ennast, siis kõik mehaanilised defektid nagu näiteks noh, mingi element hakkab ära murduma, et. Et isolaator, isolaator on katki läinud või on äike talle sisse löönud ja ta on murenenud. Või elektrijuhtmed ise, elektrijuhe koosneb, on teras alumiinium, alumiinium soojusega paisub ja. Või noh, nii-öelda muutub ja kui sul seal külma ja soojaga toimuvad kogu muutused, siis see juhe tegelikult kõigub üles-alla. Ja mingil hetkel tekib ka piisav väsimus, et see juhe võib nii-öelda maapinnast jääda liiga, mitte piisavalt kaugele. Ehk siis elektriline õhkvahemik ei ole tagatud ja halvimal juhul neid näiteid tegelikult on, on isegi Eestis, aga need on õnnelikult lõppenud, et noh, ala, et põllu peal mingisugune kombainiga mees sõidab suure ja kõrgemaga liini juhtmemalt läbi ja siis see. Ja siis ta juba sest õhkvahemikust, kuna see on piisavalt väike ja ta saab selle paugu kirja nii-öelda ja halvimal juhul juhtub seal õnnetuseks.

Okei, aga selge, ühesõnaga ja seda kõike selles mõttes, kui sa täna vaatad seda sõna palja silma ja binokliga, eks on ju, et siis nüüd seda saab vaadata veel lähemalt, sellepärast et drooniga sa lendad ju oluliselt lähemale kui kopter või kui altvaatav silm, eks. Et aga räägi sellest maailmast, mismoodi see tehnoloogia nüüd toimib, paned kaamera drooni külge, lihtsalt kihutad mööda liini. Ja pärast siis analüüsid videopilti või on ikkagi juba reaalajas niimoodi, et vahetadki nii-öelda nüüd selle posti, vaatame üle, nüüd nii-öelda me edasi, vaatame järgmise posti üle. Et kuidas see tööprotsess on?

Me saame teha reaalajas ka, aga, aga noh, reaalsus on see, et me kogume erinevate sensoritega piisavalt palju datat, et. Hea näide näiteks, et viimane projekt, mis me Eleringile tegime, Eesti põhivõrk tuhat viissada kilomeetrit, et selle ühe projekti peale me kogusime umbes kaheksa terabait nii-öelda toor datat või toorandmeid, eks. Et noh, see on nii metsik, et seda nagu reaalajas ei, ei hakka töötlema, et kui me lihtsalt videopilti vaatame, siis jah, me saame mingile maale nii kaua, kui see side kestab hästi drooniga, eks, et me saame seda reaalajas pilti ka vaadata ja võime reaalajas mingeid otsuseid teha. Aga põhiline, põhimõtteliselt me ikkagi auto, noh droon lendab automaatselt, see on meie poolt nii-öelda ära ette, ette nii-öelda määratud. Aga kõik, mida need sensorid koguvad, seda me, me toome siis nii-öelda maa peale ja töötleme pärast arvuti taga. Ja siit lähebki see maailm nagu selles mõttes põnevaks, et kus, kus on tegelikult hästi suur Hepta võlu on, on, on oskus neid andmeid pärast töödelda, sealt sellist tehnilist infot tuvastada ja sealhulgas seda andmete töötlus siis ära automatiseerida, et tegelikult on seal väga suur rõhk, on andmetöötlusel ja tarkvaral.

No ma ei tea, mulle tundub siin see Hepta olevat selline järjekordne näide, noh, heas mõttes tüüpilisest Eesti start-up'ist, on ju. Töötas mees firmas, firmas tehti asju nii nagu kogu aeg on tehtud. Mees mõtleb, miks kuradi pärast selline jama siin käib, kaua võib, miks te seda normaalsemalt ei tee, teen ise. Et kas, kas see, need etapid olid ka umbes sellised või jäi sinna veel vahele see, et sa läksid oma ülemusele rääkima, et kuule, teeks trooniga ja ülemus ütles, et mis jama see, võta binoklile, mine, mine metsa.

Peaaegu, et ma tegelikult, ma tegelikult noh, see kunagine jalgsi läbikäimine, see oli praktikakogemus õnneks, et ma, ma seal sedasama ametipositsiooni nii-öelda jätkata ei tahtnud, sest see töö tundus mulle nii piinarikkalt manuaalne, et mulle lihtsalt tundus, et seal peab midagi muud paremat välja. Lume

ja lumehelbeka

on laisk. Jah, et, et ja seal noh, seal ma ütlen, et värvikad näited, et ma pidin tööriietega ja ma nii-öelda seda sülearvutit käte vahel hoidma, hoides pidin üle, üle jõe ujuma näiteks, et järgmise postini jõuda või need samad nii-öelda see soosse müttamine. Või siis meil ühe suve jooksul kaks kolleegi jooksid karude eest metsas, eks, ja tegelikult tänaseni jooksevad mehed karude eest metsas, sellepärast, et elektriliine on vaja analüüsida. Et see on selles mõttes hästi nagu süürid probleemid, nii-öelda targa võrgu ajastul. Aga tegelikult ma umbes kolm-neli aastat hiljem sealt, ma asutasin enda pisikese konsultatsioonibüroo, et mis tegeleb elektrivõrkude projekteerimisega, tänaseni toimetab selline väike meeskond, aga ma ise olen seal nii-öelda passiivne. Aga ühed esimesed projektid, mis meil siin tõime, olid mehitatud helikopteritega kõrgepingaliinide analüüs, et mis oli, mis tundus meile oluliselt nii-öelda edasi jõudnud kui jalgsi läbikäimine. Aga seal me jõudsimegi sinna, et okei, see on väga kallis teenus, et meil on tegelikult loetud arv kliente ja me tegelikult ikkagi ei lahenda probleemi. Ja me hakkasime selle meehitatud kopterite analüüsi kõrvalt otsima igasuguseid uusi lahendusi tollel hetkel, siis droonid käisid läbi, satelliidid käisid läbi, igasugused liini peal, nii-öelda roomavad robotid käisid läbi. Et ja lõpuks me siis jõudsime sinna, et okei, droonid, aga tegelikult on kõige mõistlikum seda asja teha, et aga siin on hästi palju sellist data science'it tuleb juurde, et see andmetöötlus, et tegelikult droonid koguvad nüüd nii palju andmeid ära, et tekib hoopis. Probleem, uus probleem, kes neid andmeid töötleb nüüd. Ja, ja teine probleem oli siis see, et esimese generatsiooni, generatsiooni droonid me nägime, et ei suuda veel. Ei suuda veel piisavalt kaugele lennata, et me peame kuidagimoodi, kuna nüüd seda võrku on nii palju, et noh, võtame kas või selle pisikese Eesti riigi, et meil on kolmsada kilomeetrit põhimõtteliselt ühest otsast teise. On, on Eesti riik, aga samal ajal võrku on meil seitsekümmend tuhat, eks, et seesama skaala, need samad proportsioonid on igas riigis. Et seda on nii palju, et, et need pisikesed droonid ei tee seda tööd efektiivselt ära, ehk siis me vaatasime, et okei, droonid on see õige tee, kuhu minna, aga et me peame suutma seda nii-öelda drooni range suurendada. Ja me peame suutma seda andmetöötluses siis mingisuguse suure nii-öelda efektiivsuse, peame suutma luua.

Lähme siit, räägime sellest andmetöötlusest järgmises plokis, aga ma, me ei saa kuidagi jätta rääkimata lugu seoses karudega. Ehk siis kogenud matkamehed teavad, et selleks, et karudega probleem ei ole, siis tuleb panna seljakoti külge kellukesed. Et kui sa metsas kõnnid, siis kellukesed tilisevad kogu aeg ja karu kuuleb eemalt ja oskab eemale hoida. Aga sellele on teinud Kanada matkaselid, on teinud laienduse, et kuidas saada aru, et, et, et noh, kui sa vaatad näiteks karu välja, heidet, et kas tegemist on tavalise pruunkaru või krisliga. Siis vastus on see, et Krisly väljaheites on kellukesed. Aga lähme siit oma esimesele pausile.

Restart jätkub ja stuudios on saatejuht Hendrik Roonemaa ja karu, karu ekspert Taavi Kotka. Ja meil on külaline Henrik Lember, kes tegeleb Hepta Airborne'is reektrivõrkude analüüsimisega droonide pealt ja tõstis hiljuti kaks miljonit eurot selle jaoks.

Räägime nendest droonidest, enne kui lähme andmeanalüüsi juurde, et see probleem on olnud mitte ainult elektriliinide valdkonnas, noh. Valdkond, kus tegelikult droonidega saab väga palju ära teha, näiteks piirikaitse. Et noh, et selle asemel, et meil mehitatud patrullid sõidavad mööda piiri, eks, et. Noh, droonid jõuaksid sama teekonna, noh, sama ajaga läbida neli korda seda piirilõiku üle vaadata, eks, et või viis, on ju. Et selleks on spetsiaalsed noh, mitte sellised droonid, mida me oleme siin. TOD tooteid, mida me siin, Mavikid, mida me siin kasutame kodudes, vaid noh, need ikka sihukesed korralikud. Et vii meid kurssi praegu sellega, et kui me võtame sellised ikkagi korraliku tõstejõuga, mis head kaamerad suudavad tassida ja nii edasi, et sellise drooni. Ja tema sagedused, noh, tavaline droon oli vist kahe kilomeetri puldist kaugemale ei lähe või, et. Et kuhumaale teie oma Hepta drooniga olete jõudnud või ütleme, mis, kui sa räägid, et noh, et tavatroon ei sobi, on ju, mida see tähendab, on ju, et noh, et, et. Milline see D-droon on, siis panete suuna paika ja ütlete, et nüüd pane kümme minti või, või tund aega sinnapoole ja siis kiira ümber, tulla tagasi, on ju, et noh, et, et vahepeal. Puldiga sidet ei ole, on ju, et või mismoodi see need D-droonid käivad üldse?

Ma tegelikult kõigepealt täpsustan seda ka, et, et, et tegelikult tavatrooniga saab päris palju ära teha juba, et me, meie üks ärimudeli osa on see, et me nii-öelda onboard'ime väliseid inspektsion tiime, et või noh, neid ülevaatust teostavaid meeskondi. Kes, kelle, kelle me õpetame just välja, et kasutada pisikest väikest tavadroomi, drooni nii-öelda käepikendusena. Selle asemel, et kõndida seal seesama kahe kilomeetrine lõik, et tee see drooniga mõne sekundiga ja siis lae nii-öelda data meie cloud'i ja, ja me töötleme. Et tegelikult. Me oleme näinud isegi sellist kahe-kolmekordset kiiruse kasvu, lihtsalt seda pisikest väikest drooni kasutades. Et aga jah, nüüd, kui, kui me läheme selliste nõudlikema klientide, suurte enterprise klientide ja, ja selliste klientide peale, kellel on erinevaid, kes soovivad erinevaid sensoreid ja väga täpset analüüsi. Et siis, siis tavatroonid jäävad väheseks. Et siis meie oleme arendanud välja siis sellise drooni, mis. Mis suudab lennata või ütleme, õhus püsida kolm tundi keskeltläbi, see on sealhulgas siis peiloodiga, ehk siis tal on mingisugune sensoripall. Ja, ja kui seda nüüd võrrelda mehitatud kopteriga, et siis tegelikult mehitatud kopterid oma neid. Jällegi ma räägin nüüd elektriliinide spetsiifiliselt, et need missioonid, mis elektriliinidel tehakse, siis mehitatud kopterid lendavad ka keskeltläbi kaks tundi, ühe missiooni käigus, siis nad maanduvad, siis piloot puhkab, tangib. Et tegelikult me, meie eesmärk oli siis arendada midagi, mis oleks, mis säilitaks drooni efektiivsuse, aga suudaks asendada mehitatud kopterid. Ja nüüd, kui seda distantsi vaadata, et siis see oleneb sellest missioonist, et mis sensorid all on, kui kiiresti me lendame, mis see eesmärk on. Et kui me tahame väga kiiresti lihtsalt lennata, siis jah, teoreetiliselt me võime lennata, ma ei tea, saja, kahesaja kilomeetri kaugusele. Aga täna me pigem lendame selliseid kahe, kolmekümne, neljakümne kilomeetriseid distantse. Et meil on kohe tulemus ka üks pilootprojekt Saksamaal, kus me lendame seitsekümmend kilti näiteks siis ühe otsaga ja tuleme tagasi.

No teie lennumasinast, circa poolteist aastat tagasi ilmus Ekspressis ka meeldejääv artikker, kus mingi tohutus segadus Archimedes ja Lennuakadeemia ja kõik see värk koos. Mis sellest praeguseks saanud on, kas see ongi seesama kopter, millest Mikk Zalu toona kirjutas, millest sina praegu räägid?

Ja see on seesama kopter jah, et tegelikult noh, nii palju, kui ma seda teemat kommenteerin, et see on hea, et sa selle isegi ülesse tõid, et ongi, ongi lõpuks ometi saan, saan rääkida, nii-öelda anda omapoolse selgituse teemale, et, et. Kokku või kõigepealt võib-olla kõige olulisem koht, millest alustada, et Hepta ei ole kellegi intellektuaalomandit varastanud, et meil on selleks nii-öelda meeskonnas kõik käed-jalad ja mõistus olemas, et me oleme kõik oma tooted, teenused, lahendused, mis meil on, oleme nii-öelda otsast peale ise arendanud. Sealhulgas hästi oluline välja tuua, et tegelikult meie vastu ei ole ühtegi nii-öelda kohtulahendit käimas, eks, et kus Hepta oleks, Hepta vastu, et keegi mingi nõude esitanud või meie osanike vastu. Et tegelikult, mis on ainult, on meedias leviv selline natuke alatu keelepeks. Ütleks selliste, ütleme, liigkasuvõtjate poolt, kes on ebaeetiliste ärivõtetega. Ja millest see tuleb, et ma siin isegi eraldaks kõik need Archimediale rahastusprojektid ja nii edasi, et ma nendele ei keskenduks, et pigem tegelikult on asi lihtsalt selles, et on natuke selliselt mädanema läinud inimsuhted. Et, et kahele meie kaasasutajale, Siim Maripuu, Siim Ehring kunagi siis läbi mingite projektide ühed inimesed tulid. Kaks sellist väikeettevõtjad tulid oma ettepanekuga, et hakkame droone tootma, teeme oma ettevõtte. Et kui sellest tollel hetkel loobuti, et siis läks selliseks sopa loopmiseks, et ja noh, see ongi see, mis, mis ma oskan kommenteerida.

Aga see Hepta lugu on, eks ole, ju päris mitu noh, aastat vana, et te ei ole, eks ole, eile asutatud ettevõte. Ja noh, te tõstsite raha alles praegu, et kas seal on mingi seos, et kas. Kas kogu see jama kuidagi takistas teil investorite kaasamist ja ütlesid, kuulge poisid, et teil väga kahtlane värk, et me ikka ei tule praegu?

Ei ole, see on selles mõttes jälle hea, et sa selle välja tood, et tegelikult see on, see on üks hea argument, mis jälle näitab, et, et ma arvan, et noh, see, mis, mis need kaks artiklit on meedias olnud, et need ei kajasta päris nagu seda tegelikkust, et. Et esimene artikkel tuli Eesti Ekspressis välja umbes kas äkki kaks-kolm kuud enne seda, kui me oma esimese ringi kaasasime, me oleme kaks ringi täna kaasanud. Et tegelikult need artiklid on jooksnud läbivalt läbi nii, et, et meie oleme samal ajal investoritelt raha kaasanud kaks ringi, meil on viis nii-öelda. Riiki kapitali fondi ja kaks ingelinvestorit ja, ja läbi nende kahe ringi meil on neli sellist professionaalset legal bürood läbi käinud päris tugevalt meie due dilligence'i kõik meie intellektuaalomandi alased teemad. Ja mitte üheski selles protsessis ei ole, ei ole see isegi jõudnud, ma ei tea, kas roosa või punase nii-öelda red flag'ini, eks, et, et tegelikult on seda riski hinnatud, noh, olematuks, et, et see on, see ongi nii-öelda meediasse üles kistnud meelevaldne, meelevaldne keelepeks, nagu ma, nagu ma enne ütlesin.

No hea küll, mul tekkis, lähme selle kopteri juurde siis nagu tagasi, et mida te talle külge saate panna, noh, kaamera saate niikuinii panna, on ju. Tavalise, tavalise nii-öelda kaamera ja, ja mis edasi, mingisugused infrapunad, ultra-

Klassikaline, millega hästi palju ära teeb, ongi juba lihtsalt kaamera, et teeme elektri postidest, mastidest, liinidest, teeme kaldpilte, selle pealt tuvastab päris palju. Lisaks on üsna standartne või laialt levinud termokaamera, ehk siis kõik nii-öelda üle kuumenenud efektid, et mida siis inimesilm ei tuvasta. Sellele lisaks on väga populaarne lidar. LIDAR on näiteks, teil on siin saates käinud IP, eks, kes kasutab maanteede peal lidarit, et noh, tegelikult täpselt samal põhimõttel töötav lidar. See on midagi, millega me lendame peaaegu igat oma missiooni, et kus, kus me tekitame sellise sentimeetri täpsuse punktipilve. Sealt me tuvastame kõik taimestiku mahud, üksikud ohtlikud puud toome välja, mis ühed liinile kukkuda. Sealhulgas arvutame neid samu faasijuhtmete rippeid, kui kõrgel nad on maapinnast ja nii edasi. Ja, ja ütleme, neljanda sensorina, mis ma veel välja tooksin, selline pisut eksklusiivsem, eksootilisem. On koroonasensor, aga mitte nüüd bioloogilise viiruse tuvastamiseks, vaid. Koroona, ehk siis elektriliinidel on sellised sädelahendused, et, et põhimõtteliselt jälle midagi, mis on huve kaamera, midagi, mis on silmale nähtamatu, et sul tekivad sellised. Väikesed nii-öelda täpikesed õhus, et see, et sisuliselt me siis näitame, et näed siin ja siin sa kütad tegelikult atmosfääri sul liinis kaod, et paranda vahet ja juhet näiteks.

Aga selles mõttes me oleme sellest taustast päris palju rääkinud. Räägime korra sellest ärist, et tõstsite raha just praegu. Aga mis on siis see lubadus, mis te investoritele andsite, et põhimõtteliselt HETA-s saab de facto number üks selles maailmas, selles temaatikas maailmas? Jah, täpselt. Okei, nii, aga ma mõtlengi, et see tundub kuidagi nagu ikkagi, et, et see business nagu ei ole nüüd noh, okei, see, see kaamera osa, see kopteri osa või drooni osa, see nüüd ei ole väga keeruline. Andmetöötlus kindlasti on keeruline, et kus see teie, see nii-öelda start-up'i nii-öelda rebu siis nii-öelda välja tuleb, et kus on see? See nii-öelda asi, mis, mida on raske kopeerida, et ei teki seda, et te tegite nagu. Iluse aluse põhja ära ja siis tuleb mingi, ma ei tea, Uber ja kopib selle, on ju.

Meie ärimudelis hästi tugev osa on, tegelikult ongi seesama andmeanalüüs ja siis see nii-öelda data science, et kus me automatiseerime seda andmete analüüsi, et täna me õpetame siis nii-öelda. Või täiustame oma masinõppe algoritme piltide pealt efekte ise tuvastama. Ja, ja see ärimudel töötab meil, hästi selline standartne, meie jaoks sobiv ärimudel töötab nii, et me näiteks teeme, ma toon ühe konkreetse kliendi näite, DTEK Ukraina klient, hästi suur klient, nendel on noh, sama palju võrke kui terve Soome riigil. Et me teeme, tegime neile kõigepealt pilootprojekti nii, et me ise käisime Ukrainas, lendasime kõigi oma sensorite droonidega üle, näitasime, kuidas asi töötab. Sealhulgas siis analüüsisime kõik info ära, pärast meie cloud'is nii-öelda andsime neile ligipääsu, kus nad nägid oma elektriliine, pilte. 3D-st liine nagu nii-öelda StreetView'na, eks, et ja said pärast sellise full nii-öelda raporti oma defektidest prioriteetsuse järjekorras. Ja nüüd peale seda pilooti, siis konverteerub see leping noh, DTEK-i puhul konverteerus meil kümne aastaseks SaaS deal'iks ja see SaaS või, või SaaS lepinguks ja see SaaS leping siis toimibki nii, et meie aitame. DTEK-il, õpetame nende meeskonnal ise droonidega infot püüda, meie ise ei lenda seal. Nad võivad kasutada selleks enda droone, turult laialt levinud droone või võtku meilt, eks rentigu meilt. Ja DTEK mehed siis püüavad seda infot iga päev ja upload'ivad seda meie cloud'i ja meie samal ajal siis nii töötleme seda kui täiustame oma masinõppe algoritmi, ehk siis me kogu aeg lubame neile ka, et see asi läheb ainult kiiremaks ja täpsemaks nende jaoks.

No see ei ole, ma kujutan ette, väga, väga triviaalne ülesanne või väga lihtne ülesanne, et sul on, ma ei tea, üksteist terabaiti või kaheksa terabaiti mingisuguste erinevate sensorite andmeid. Ja, ja nüüd selle pealt siis nagu välja võtta noh, ikkagi väga missioonikriitilised noh, sellised veakohad, eks ole. Ja see ei ole ilmselt eriti, palju ei saa olla ju seotud ei nagu kopteri ehitamise know-how'ga ega võib-olla ka isegi nagu noh, elektriliini inseneri töö know-how'ga, et see ikkagi nõuab mingit täitsa omamoodi seltskonda ja teadmist. Et sinu enda taust on, on pigem elektriinseneri taust ja kust sa, kust see, nüüd seal pildianalüüsi ja kogu see masinõppe, see teadmine teile tuli firmasse või miks te, kuidas te saate seda nii hästi pakkuda?

Ega me oleme tegelikult tükkhaaval nii-öelda hakanud pihta, et klientide, klientide nii-öelda teenindamisest alates, et hästi palju siis klientidelt õppinud, et. Et alguses me alustasime droonidega, et alguses ei olnud meil ei tarkvarat ega seda andmeanalüüsi, et tegelikult lihtsalt kasutasime turult laialt levinud, levinud KIS tarkvarasid ja analüüsisime, et. Et sellised KIS teadmised olid olemas, sealhulgas see, et kuidas elektriliine analüüsida, need olid olemas. Ja siis teise, teiste kahe kaasasutaja poolt olid droonid ja alguses oligi kogu nii-öelda müügi argument, puhas nii-öelda teenus, teenuse äri. Ja müügi argument oli see, et näed, selle asemalt ei ala käia, et teeme droonidega. Ja nüüd läbi selle kliendikogemuse me siis sammhaaval hakkasime keskenduma just nendele tükkidele, kus me nägime, et, et kus see väärtus võiks kõige suurem kliendi jaoks olla. Et nii, kui need droonidega see, see nii-öelda jalgsi läbikäigu mure ära lahendada, ehk siis, et näed, droonid on head, efektiivsed. Kasutame droone, siis kohe see järgmine probleem ongi, see pudelikael ongi data. Sest, et need droonid ja need sensorid, klient hakkab aina rohkem datat kogu aeg tahtma, aina, aina täpsemalt. Talle meeldib see nii-öelda digitaalne võrk, mis ta saab. Et siis, siis hästi suur rõhk hakkab, tekib sellele, et mis me nüüd selle dataga teeme ja, ja needsamad need terabaidid, need tekitasid ka loomulikult meil päris palju sellist musta nii-öelda närvi, et, et noh, neid ei jõua normaalselt nii-öelda ära töödelda. Ja me hakkasime just otsima kohti, kus. Kus, kus seda ära automatiseerida, et tegelikult founding tiimis ei olnud meil sees seda data science'i know-how'd, et see oli see, mis me hakkasime looma endale ettevõttesse ja hakkasime palkama ja neid inimesi otsima, et. Et esimesed sellised, noh, täna tugev, tugev core tiim, seal on ta olemas, aga founder'ite kolme hulgas seda, seda data science know-how'd, know-how'd ei olnud.

Sama on ju, oli ka Aivil sama probleem, et kui klient nägi oma pilte Katistest tänavatest või praegulistest tänavatest, siis kõik oli lahe, aga kui nüüd tuli edasi mõelda, et okei, et kui mul need pildid kõik olemas on ja mismoodi need töödeldud saavad ja, ja läbi arvutatud ja mismoodi ma ikkagi teen neid otsuseid ja mida ma nüüd parandama hakkan ja nii edasi, on ju. Et siis jooksis mõistus kinni, eks, et, et eks see käibki niimoodi, kus mingit uut tehnoloogiat tutvustad inimestele siis sellest, et sa nagu avad ukse tihti ei piisa, et sa pead nad ka sinna sisse juhatama. Näitama kätte selles uues ruumis olevad töövahendid, uued võimalused ja, ja alles siis hakkab tegelikult sinu innovatsioonist üldse kasu tulema.

Ja, muide meil on aeg teha paus ja siis läheme edasi. Restart jätkub ja meil on külas Hepta Airborne, mis tegeleb elektrivõrkude analüüsimisega, et elekter ikka punktist A punkti B jõuaks. Meil on, nüüd kuulsime, et Ukrainas juba olete või, et noh, ütles, et teie selline algne plaan, et, et noh, lendame kopteriga ja anname inimestele videopildi, et see on ikkagi muutunud, et. Noh, anname, anname inimestele lahenduse või anname, anname inimestele andmed tüüpi selliseks pigem nagu tarkvarafirmaks. Mis see edasine nagu plaan on, et kas te oletegi nüüd päris välja siis tagurdanud sellest nii-öelda kopteri arendamise ja, ja opereerimise ärist ja oletegi nagu tarkvaraäris? Ja kuhu te sellega jõuda plaanite?

Täiesti väljas ei ole, et meil on riistvara komponent veel küljes, et seesama kopter, mida me ka reklaaminud meedias oleme, et see lendab, sellega on pilootprojektidega sel, sel suvel tulemas, et me näeme, et needsamad hästi nõudlikud enterprise kliendid, et seal see riistvara mingis mõttes on selline. Nagu hüppelaud selleks, et saada lõpuks see tugev SaaS, SaaS, SaaS, SaaS, SaaS stiil nii-öelda kätte. Et nad näevad, tihti nähakse seda riistvara just sellise esimese argumendina, et miks nad näevad, et miks me oleme, kas me ehitatud kopterist või algse läbekõigust paremini olnud. Ja, ja noh, tihti nähakse ka seda, et me oleme droone kõvasti testinud, aga näed, nad ei, nad, nad, me peame igale mehele need kätte andma, et nad ei suuda nagu skaalat, need droonid ei suuda skaalat teenindada, et selles mõttes see meie kopter tegelikult tal on mingis mõttes hästi tugev müügiargument. Aga ta on olnud meil. Kuigi meie teekond hakkas mingis mees kopteris, siis ta on olnud meil tegelikult algusest peale visioonis, kui selline enabler, nii-öelda. Et me kogu, me, me oleme esimesest päevast teadnud, et, et, et meie tulevik on pigem selle. Ma ei ütleks siis data science'i, aga pigem digitaliseerimise, digitaliseerimise suunas. Kus me ei ole enda. Kuidas ma ütlen seda lähenemist fikseerinud sellega, et, et, et kas see on droon, satelliit või on see midagi muud, ka täna me kasutame satelliite. Kasutame erinevaid droone, ei kasuta ainult enda omalist, kasutame ka helikopterid, oleme sellel andmebaase, et tegelikult droon on lihtsalt üks relv. Selleks, et, et lihtsalt data sisse saada ja oma, oma nii-öelda cloud'i ja lõpuks siis jõuda kõige kõrgem automaat, automaat, ütleme automatiseerimise tasemeni. Et aga mis meil lähiajal nii-öelda plaanis on, siis tooks välja selle, et noh, teised sektorid kindlasti, et kui ma räägin sellest EEPTA. Ütleme, kahekümne viie aasta visioonis, kus start-up võib sellist asja üldse, üldse öelda, eks, et siis, siis me tegelikult tahame luua maailmas digitaalse kaksiku. Et siin on see, et elektrivõrk on jälle üks spetsiifiline valdkond, aga sedasama nii-öelda noh, baas, baasteadmisi. Kuidas seda datat koguda, kuidas seda töödelda, et seda saab erinevates sektorites kasutada, ka täna me just tegime Eesti raudteel hästi põneva pilootprojekti. Oleme teinud optilistele sidevõrkudele. Et me vaatame erinevaid valdkondi, kus oma teadmisi ära kasutada ja sellele lisaks me hakkame siis sellist nii-öelda. Ma ei tea, kas see nüüd eesti keeles kõlab, predictive analytics, eks, et sellist nagu ennustavat analüütikat tegema, et mis, kus me kasutame ära ka sellist mullastiku infot, õhuniiskust, sademeid, nii edasi. Et ja, ja loome simulatsioone ja simulatsioonide näol me mitte ainult ei ennusta seda eilse või mitte ainult ei analüüsi seda eilset infot, mis see droon eile ära tõi. Vaid, vaid ka tuleviku stsenaarium, et näiteks kui sul, ma ei tea, puhub viisteist meetrit sekundist tuul homme, et siis me näitame, et näed, siin ja siin piirkonnad sul kukub puuliinile, eks. Et ja sedasama nii-öelda digitaalsed kaksikud me hakkame siis ka viima teistesse valdkondadesse edasi. Ehk siis suuremas mõistes selline digitaliseerimine, aga me kindlasti ei fikseeri ennast ainult elektriliinidega täna.

Kuidas teil see müük on käinud, et kuuleme sind ja, ja iseenesest tundub, et noh, tuleks lihtsalt leida seal elektrifirmas õige inimene ja talle lugu ära rääkida ja müüduda, on ju, et noh, kui raske see saab olla, eks, et. Noh, a la nagu e-agronoom müüb talumeestele, et läheb, sõidab masinaga talu peale sisse ja näitab ilusti ekraani pealt pilti ja näed, tuleb, on ju. Et kõik saavad aru, miks seda vaja on ja, ja ostan, on ju. Et kuidas teie sellest hirmust üle said, eks mõtlen, et minu meelest ma esimest Hepta prospekti nägin isegi äkki aasta või kaks tagasi või, et. Et, et, et kuidas teil see nii-öelda see, see läbimurre toimus üldse?

Me saime kohe alguse hästi kiiresti jalad alla, et seal oli puhtalt see, et tollel hetkel, kui me Hepta Airborne'i registreerisime, siis Elektrilevi kuulutas välja hanke tervele Eesti piirkonnale õhuliinide ülevaatuseks, mis oli mõeldud jalgsi läbikäiguna tegemiseks. Ja läksime ja võitsime ära selle, et siis meil oli nii-öelda kaheks pooleks aastaks mingisugune selline pooleteist miljoni eest raamlepingut olemas, mis oli noh. Peale seda, et kui ettevõte oli enam-vähem kaks kuud eksisteerinud, oli päris hea saavutus, et see andis päris hea lennu alguses. Aga kliendi teekonnast, see on selline, ma nagu ühe silmaga nutan, teisega naeran, sest et tegelikult. Meil on ühest otsast kliendid, kes väga, väga hästi nii-öelda commit'ivad, et need võrguettevõtted tavaliselt, kui sa saad nad kliendiks, nad on väga pikaajalised, seesama Ukraina DTEK on kümme aastat, eks ole, on see leping. Et Portugali, Hispaanias, Soomes, meil on ka sellised kliendid, kes noh, tundub täna, et nad hakkavad väga pikalt meid usaldama. Ja tavaliselt on ka need keskmine see diili suurus on üsna suur, aga teisest otsast müügitsükkel on piinarikkalt pikk, et noh, kümme, kaksteist kuud pole nagu pole, on täiesti okei, meie, meie sektoris. Et aga, aga noh, siin me proovime seda leevendada sellega, mitte proovime, vaid juba leevendame, et tegelikult lisaks, kusjuures see on ka hästi sarnane, IV-le nad, et. Et kui IV alguses läheneb ainult maanteeametile, eks, et maanteeametitele, siis täna nad lähenevad nii-öelda teenusettevõtetele või partneritele. Me teeme sama, et me läheneme nii võrguettevõtetele kui ka kohalikele, regionaalsetele nendele inseneeringuettevõtetele, kes võiksid lihtsalt meie tehnoloogiat ära kasutada, me oleme tool maker, nii-öelda. Ja, ja siis nad ise oma olemasolevates raamlepingutes kasutavad seda meie tehnoloogiat. Et see on see koht, kus me saame müügitsükli lühemaks.

Aga see on ikkagi eestlased, kes seda tööd teevad või te leidsite endale mingi välismaise super müügiguru?

Meil teevad, ja meil on nii eestlasi kui ka välismaalasi, meil on soomest soomlane, Saksamaal sakslane. Siis me just palkasime, hästi põnev, tegelikult meie põhiline number üks konkurent täna selline. Saja millise välja eestlasega ettevõtte, et nende viie aastat, viis aastat seal töötanud, VP of sales'i saime endale, kes on siis saksa keelt kõnelevates riikides, siis peab meie müüki. Et meil on rahvusvaheline müügimeeskond, aga eestlasi on ka VP of sales, Toomas Välja on eestlane väga, väga, väga tugev ja asjalik müügi, müügimees.

Palju teil eelmine aasta käive oli?

Kuussada kuuskümmend tuhat.

Tähendab selle pealt kaks miljonit tõsta, mõnes mõttes tundub nagu väike summa, et noh, et kui sul juba nii suur käive endale on, et miks siis mitte rohkem?

Aa, ei, ma just mõtlesin selles mõttes, ma ise vaatan oma käivet, et ma olen kogu aeg kriitiline, et käive võiks suurem olla.

Ei ole väga suur, see on ütleme nii-öelda Henrik, meie mõõtes on see viiskümmend kilo MRR-i, see on niisugune juba seed round, ütleks niimoodi.

Täpselt, täpselt ja ei, ma, ma olen Taaviga nõus, et meil on hetkel noh, see, millele me hästi rõhume, et müügitsükkel ongi olnud pikk. Turule tulemine, tulemine oli ka pikks, meil on see tehnoloogia, oli keerukas, mida me arendasime, et meil oli alguses teenuseäri ka, mis oli veel pikem, eks, et. Et nüüd me oleme jõudnud sinna, kus me müüme tehnoloogiat, meil on see nii-öelda MRR-i ja ARR-i kasv, me näitame seda trendi. Ja meil on tekkinud ka teenuseettevõtteid, kes tahavad meie tooteid kasutada, et meist on saanud tool maker, aga me alustasime tegelikult teenuseäriga. Aga, aga teine asi kindlasti on see, et need, need, need deal'id ja need kliendid pipeline'is, et seesama näiteks see DTEK jälle, keda ma kogu aeg täna näiteks toon, et noh, et see diil on kümne, kümme aastat, eks, et need kindlasti aitavad natuke seda valuation'ile, valuation'ile nii-öelda kaasa.

Aga kas siin seda ohtu ei ole, et ikkagi ühel hetkel saavad ideed otsa või ma ei tea, maailm saab valmis, on ju, et, et. Et teete digitaalse kaksiku ära, hakkate ennustama, mismoodi see kasvab, on ju, aga noh, põhimõtteliselt iga teine, kes, kellel on samad tool'id, on põhimõtteliselt võimeline seda, seda nagu tegema ja siis läheb juba hinna surestamiseks, et kes odavamalt müüb oma, oma, oma digitaalset kaksikut, on ju, et. Et see, see, seda piiratust sellel, see asi tundub ikkagi, et see on kuidagi nagu ikkagi selle füüsilise maailma piiratud, et see ei saa olla kuidagi nii-öelda, et noh. Lõpuni lahti või no ma ei tea a la, kui inimestel on nälg lõpuni, on ju, et no kasvab kogu aeg, on ju, et, et see ei saa otsa nagu, et, et kas siin seda ohtu ei ole.

Päris huvitav filosoofiline küsimus, et noh, tegelikult kui ma lihtsalt vaatan, kui, kui kiiresti või pigem ka aeglaselt see sektor nagu muutub, et, et siis seal on nagu arendamist küll, et juba sealsamas elektriliinide valdkonnas, et. Et kui ma võrdleks isesõitvate autodega, et siis, siis kui seal see nii-öelda AI, eks peab tuvastama, et tegemist on inimesega. Siis meie peame tuvastama, et tegemist on noh, inimeste silmaga, mis on katki, eks, et noh, midagi sellist, et. Et me peame nagu defekti ära analüüsima, mis on nagu mikrotasandil defekt. Et ja seda ka erinevate sensoritega ja siis seda nagu muudesse maailma või noh, nendesse valdkondadesse viima, et mis, mis ma nagu öelda tahan, on see, et. Et see AI selleks, et ta jõuaks tõsiseltvõetavasse nagu tõsiseltvõetavale tasemele. Ta vajab nii palju datat ja täna on tegelikult kuigi jah, troonid koguvad palju datat, siis see on ikkagi kõige suurem bottleneck ja siin on see koht, kus me näeme, et meil on. Meil on konkurents eelis, sest et väga palju on sektoris neid samu ettevõtteid, kes alustasidki näiteks ML-ist lihtsalt või sellest masinõppest. Ja müüvad ainult tarkvara, aga noh, punkt üks, kliendid ei oska seda kasutada, sest et kliendid tahavad, et keegi jagaks nagu onboard'iks nad terves teenuse ajalas. Ja punkt kaks, nende masinõppe algoritmidel on probleem, et kuidas nad saavad piisavalt kvaliteetset datat, aga siin on Hepta täna Euroopas kindlasti üks edukamaid nii-öelda data kogujaid.

Olgu, aga mulle tundub, et on see aeg, kus me saame Heptale siis soovida, ma ei tea, head, head lendu. Aitäh. Pikk, pikka ja kõrget lendu ja, ja loodame sind siis siin veel kohata, see kahe miljoni, jah, Taavi.

Või sul on Henri mingi üleskutse, et seal on täna tiimis kedagi puudu, keda sa tahaksid kutsuda endale tiimi juurde liituma.

Sa lugesid mu mõtteid, et tegelt mul üleskutse sellega, et me lansseerisime ka sellise põneva, meil on, meil on siis enterprise tarkvaral on ka üks selline moodul, et mis on mõeldud kõigile drooni pilootidele. Ja see on tasuta, täna, nii-öelda freemium, et, et tegelikult kutsun ülesse kõiki, kes vähegi mingisugust nii-öelda õhudatat koguvad, et siis. Kasutage meie, meie Uber tarkvara selleks, minge Hepta lehele ja. Miks nad

peaks seda kasutama või mis seal ka teha saab?

Ja, selle põhiline eesmärk on see, et kui sa tahad, kui sa tahad näiteks oma pilte analüüsida ja sa tahad siis, siis, siis see, siis see on selline jälle tool maker, hästi lihtne. Tarkvara selleks, et sa laed oma pildid ülesse, analüüsid, märgid ülesse, ma ei tea, risk ja ohuklasse. Defekte ja sealhulgas pärast siis moodustab mingisuguse raporti sellest. Et tegelikult ta kindlasti ei ole võib-olla piisav nii-öelda, ma ei tea, inimestel, kes teevad fotograafiat, aga need, kes soovivad näiteks, mitte silda analüüsida näiteks, et siis ta on päris, päris põnev tööriist.

Aga selge, meie siis lõpetame oma saate tänases, tänaseks ära ja Taavi Kotka, Henrik Roonemaa kohtuvad järgmise põneva külalisega umbes täpselt nädala aja pärast, nii et head kuulamist.