Mehed jooksevad karude eest ära

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.

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.