Задачки по автономизации агро-процессов интересны тем, что на первый взгляд выглядят проще, чем на самом деле. Когда речь идет о какой-нибудь металлургии или нефтедобыче, то и так понятно — процессы ужасно сложные, множество нюансов, деталей и особенностей. А тут всего лишь выращивание деревьев и травы, задачи понятные и простые — полить, собрать, вырвать.
Но на деле, конечно, возникает множество проблем. Пример — автоматизированный сбор урожая в садах. Давно существуют роботы, которые проходят по посаженному ряду деревьев, трясут их и собирают плоды. Но если речь идет, например, о миндале или других орехах, то всё это сопровождается большим количеством пыли. Настолько большим, что ориентироваться с помощью лидара робот не сможет, используемое в других похожих задачах стерео-зрение тоже не справится.
На этой задаче сыграл молодой американский стартап Bonsai Robotics, привлекший $15 млн инвестиций. Как заявляют авторы проекта, их ключевое преимущество — “AI-first” подход, то есть не просто внедрение ИИ, а создание автономной техники, изначально заточенной под ИИ. Однако, если проследить историю компанию, то кажется, что рецепт венчурного успеха все-таки в другом. Первые 14 месяцев своего существования Bonsai Robotics провели в тесном сотрудничестве с Orchard Machinery Corporation, которая с 1961 года строит садовых роботов-сборщиков. Все это время стартап собирал и систематизировал данные с десятков тысяч гектар. В результате получилось обучить модель, которая хорошо видит деревья и в условиях сильной запыленности, и в дождь, и в темноте.
Так что “AI-first” — хороший слоган, но в эпоху, когда данные кончились, настоящий козырь в решении сложных задач у того, кто найдет способ добыть новые данные.