×Закрыть

DOU Проектор: AgriEye — рекомендации по земледелию на основе AI и анализа данных

В рубрике DOU Проектор все желающие могут презентовать свой продукт (как стартап, так и ламповый pet-проект). Если вам есть о чем рассказать — приглашаем поучаствовать. Если нет — возможно, серия вдохновит на создание собственного made in Ukraine продукта. Вопросы и заявки на участие присылайте на editors@dou.ua.

Привет! Меня зовут Евгений Рогов. Не так давно я перешел в компанию AgriEye на должность CMO и сейчас помогаю ребятам разрабатывать сервис рекомендаций по точному земледелию с важной миссией. С текущим темпом рождаемости, к 2050 году человечеству необходимо будет производить в десятки раз больше еды, чем сейчас, при том, что посевные площади будут только уменьшаться. Наш продукт позволит фермерам повысить эффективность земледелия в среднем на 30-40%.

AgriEye — это платформа рекомендаций по точному земледелию, основанная на искусственном интеллекте и анализе больших объемов данных, получаемых со спутников и дронов. Говоря проще, мы помогаем фермерам получать большие урожаи с меньшими затратами, давая четкие указания по количеству семян, удобрений и воды, необходимых для оптимального роста растений в каждой точке поля.

Идея

История компании началась около трёх лет назад и лишь полгода назад трансформировалась в текущую модель. CEO компании Андрей Севрюков раньше занимался закупкой зерна и в связи с этим изучал технологии повышения эффективности работы фермеров и земледелия в целом. Он понял, что агрорынок очень консервативен, и все технологии, появляющиеся в нём, в первую очередь направлены на большие фермерские хозяйства. Так пришло понимание огромной свободной ниши — семейных фермеров, которые, на секунду, занимают 80% всего агробизнеса в мире.

Идея компании всегда вращалась вокруг рекомендаций по точному земледелию, но трансформация в текущий сервис произошла не сразу. Сначала ребята изобрели собственную мультиспектральную камеру, которая оказалась в десятки раз дешевле ближайших конкурентов, и пытались продать её фермерам. Но фермеры в Украине даже представления не имели, что они могут с ней делать и каких результатов добиться. Обучение всех клиентов занимало слишком много времени и сил. Было решено сделать сервис сканирования. Специалисты приезжали на поле к фермеру со своим оборудованием, сканировали поле, вручную анализировали полученные данные и выдавали рекомендации к дальнейшим действиям. Но очень быстро пришло понимание, что, во-первых, агрорынок Украины не готов к таким технологиям, а во-вторых, сервис не масштабируем.

Проанализировав все недостатки предыдущих компаний и собрав положительные стороны бизнеса, Андрей создал модель AgriEye — сервиса сбора и анализа данных, основанного на искусственном интеллекте. Пока происходила трансформация бизнес-идеи, ребята успели протестировать продукт на трёх континентах. Сейчас уже отсканировано порядка 180 тысяч гектаров полей в Украине, США, Эквадоре и Перу.

Сейчас команда AgriEye состоит из 7 специалистов в Украине, которые занимаются стратегией, продажами, маркетингом и разработкой продукта, а также есть представители компании в Эквадоре и Перу.

Украинская часть команды AgriEye

Реализация

Во время акселерации в Норвегии мы приняли решение разделить продукт на две части: лёгкий сервис (рабочее название AgriPulse) и основной (AgriEye). Лёгкий, или, как мы его ещё называем, микросервис, — это платформа мониторинга и оценки состояния полей с помощью спутниковых снимков.

В создании первой части платформы задействованы два full-time разработчика. Для реализации интерфейса был выбран Angular 4. Выбор основывался прежде всего на стабильности решения и его поддержки в будущем. Кроме того, это дало более быструю и простую интеграцию с картографическими сервисами Google.

Основной сложностью реализации была обработка спутниковых данных для оптимизации нагрузки и скорости работы. Из-за этого нам пришлось разделить часть работ на фронтенде, часть на бекенде. Если говорить про бекенд, то был выбран C# благодаря скорости обработки большого объема медиаданных и возможности работы с библиотекой GDAL/OGR. Кроме того, у нас был большой опыт работы с C# и изначальный план разворачивать сервис на мощностях AZURE.

С помощью AgriPulse мы собираемся познакомить будущих заказчиков с возможностями и особенностями платформы, а также протестировать маркетинговые стратегии. Запуск запланирован на январь 2018 года.

Полноценный сервис AgriEye будет запущен в начале весны 2018 года и будет выглядеть следующим образом. Фермер регистрирует аккаунт на сервисе, выделяет на карте границы своих полей, заполняет нужную информацию и в соответствии с величиной полей оплачивает услуги аналитики. Далее мы высылаем фермеру полностью автоматизированный дрон и камеру, которые уже включены в стоимость сервиса (5 usd/акр раз в год). Дрон полностью автоматизирован и не требует специальных навыков. Фермер просто бросает его в воздух, и дрон летит по заранее запрограммированному маршруту. После сканирования дрон необходимо подключить к ноутбуку и выгрузить полученные данные на сервис, где и произойдет дальнейший анализ с выводом рекомендаций.

С помощью собранной на поле информации мы увидим полную картину поля, включая здоровье растений, влажность почвы, количество внесённых удобрений, что позволит создать карту с рекомендациями по улучшению эффективности деятельности фермера.

CEO Андрей Севрюков презентует сервис AgriEye перед инвесторами на демодне акселерационной программы в Осло

Планы

За последние несколько месяцев мы взяли курс на завоевание рынка США. Сейчас мы ориентируемся на малые семейные фермерские хозяйства, которых в стране примерно 85%. Начать выход на рынок США было решено в штате Миссури, это один из наиболее сильных сельхоз регионов страны. Мы уже заключили стратегическое партнерство с Университетом Миссури и Missouri Partnership.

Всего пару недель назад мы вернулись из Нью-Йорка, где участвовали в партнёрской программе норвежского акселератора Katapult, от которого ранее получили 200К usd на доработку продукта. Сейчас мы активно готовимся к участию в выставке потребительской электроники CES, где собираемся презентовать первую часть нашего продукта.

Останавливаться на формате нынешнего продукта мы не планируем. Не хочу забегать далеко вперёд и скажу лишь, что, помимо агросектора, уже сейчас мы видим возможность сотрудничества со страховыми компаниями, банками и стратегическими инвесторами по предоставлению им дополнительной информации для оценки рисков и принятия решений.

Это кратко о нас и о том, что мы делаем. Будут вопросы — пишите на er@agrieye.io.

Спасибо!

LinkedIn

5 комментариев

Подписаться на комментарииОтписаться от комментариев Комментарии могут оставлять только пользователи с подтвержденными аккаунтами.

— А где AI будет использоваться ? И для каких целей ?
— Как хранятся и раздаются растровые данные ?
— Чем сшиваете фотки с дрона ?
— Какой стек используется на стороне фронта ?

Думаю это не к СМО вопросы, но да, интересно было бы почитать статью о технических вещах.
Исходя из описания:

Говоря проще, мы помогаем фермерам получать большие урожаи с меньшими затратами, давая четкие указания по количеству семян, удобрений и воды, необходимых для оптимального роста растений в каждой точке поля.

предполагаю что в данном случае AI == Recommender System

Да нет там никаких АИ. Изображения в разных спектрах накладываются и вычисляется разница между цифровыми значениями точек. Там примитивная примитивщина. Получаются цветные растровые изображения, по которым видно где ПРЕДПОЛОЖИТЕЛЬНО чего-то не хватает. А по факту, нужно физически пилять на эту проблемную точку и вычислять — то ли его паразиты сожрали, то ли болезнь, то ли удобрения нужно, то ли дядя Вася, когда поле пахал, соляру там вылил. Другими словами, оно показывает проблему, но не дает решений.

Супер ідея, бажаю Вам успіхів!

Подписаться на комментарии