.png)
Nazywam się Sami Yacoubi i jestem Francuzem. Mam dyplom z informatyki i inżynierii, i zawsze niezwykle fascynowała mnie innowacja. Przez dwa i pół roku pracowałem w SNCF, francuskim państwowym przedsiębiorstwie kolejowym, kierując programem akceleracyjnym dla startupów i zarządzając innowacjami, których celem było rozwiązanie wielu problemów, w tym zarządzanie uprawą roślin. Nauczyłem się tam wiele o rolnictwie.
Podczas pracy w SNCF ukończyłem studia podyplomowe z przedsiębiorczości w wyższej szkole biznesowej HCE w Paryżu. Pasjonowałem się przestrzenią kosmiczną, a latem 2019 roku spotkałem Jyotsnę na wydarzeniu Europejskiej Agencji Kosmicznej. Powiedziała mi o swoim pomyśle, zdecydowaliśmy się współpracować i założyć spółkę SpaceSense. Nasza spółka została przyjęta do inkubatora na Polytechnique, doskonałej szkole inżynierskiej we Francji i otrzymaliśmy fundusze na założenie firmy.
Byliśmy pewni, że sztuczna inteligencja geoprzestrzenna może być niezwykle przydatna dla wielu osób, nie tylko w rolnictwie, ale we wszystkich branżach. Jednak ze względu na złożoność danych tylko kilka firm mogło sobie pozwolić na dostęp do danych i ich wykorzystanie, więc w SpaceSense chcieliśmy stworzyć oprogramowanie, które by to ułatwiło. Zaczęliśmy opracowywać produkty dla rolnictwa, dzięki czemu poznaliśmy firmę xFarm Technologies, jednego z naszych pierwszych klientów. Następnie udało nam się zebrać 1,5 miliona euro od niektórych funduszy VC i aniołów biznesu, co pozwoliło nam zatrudnić zespół, który mamy dzisiaj i rozwijać nasze produkty.
Zacznijmy od części geoprzestrzennej: jest to nauka, która zajmuje się zbieraniem danych z informacji georeferencyjnych, tj. informacji, które można zlokalizować na mapie. Oznacza to więc wyodrębnianie danych ze zdjęć satelitarnych i informacji georeferencyjnych, i to ma miejsce już od dłuższego czasu. Część związana ze sztuczną inteligencją jest nieco nowsza; wcześniej każdy obraz musiał być monitorowany ręcznie przez kogoś, kto próbował zidentyfikować określone elementy lub uruchomić skrypt i tak dalej, ale było to bardzo czasochłonne. Dzięki sztucznej inteligencji można to zrobić w skalowalny sposób, ponieważ sztuczna inteligencja umożliwia automatyzację i replikację obserwacji, które w przeciwnym razie musiałyby być wykonywane ręcznie.
Rynek zdjęć satelitarnych dla rolnictwa jest obecnie dość trudny: aby zdjęcia satelitarne i sztuczna inteligencja były naprawdę skuteczne, potrzeba dużej ilości danych do trenowania modeli. Dotyczy to sztucznej inteligencji w każdym sektorze, ale jest to szczególnie ważne w rolnictwie, ponieważ istnieje wiele różnic pod względem klimatu, upraw i gleby. Firma xFarm Technologies ma setki tysięcy rolników wprowadzających informacje do aplikacji, więc mamy dostęp do wielu danych, których nie ma chyba żadna inna firma na świecie (albo prawie żadna firma na świecie). To świetna okazja i myślę, że będziemy w stanie zbudować dokładniejsze modele niż nasi konkurenci. Oczywiście jest wiele wyzwań. Jak już wspomniałem, istnieje wiele różnic pod względem klimatu, gleb i upraw, więc nie będzie jednego uniwersalnego rozwiązania dla każdego kraju lub regionu na świecie; musimy znaleźć sposób na łatwe dostosowanie naszych rozwiązań do różnych kontekstów, w których ludzie ich potrzebują.
Tak, MRV, co oznacza monitorowanie, raportowanie i weryfikację, jest bardzo ważne. Chodzi o to, że dzięki zdjęciom satelitarnym inwestorzy mogą monitorować to, co dzieje się w danym miejscu i upewnić się, że coś, co zostało zadeklarowane, zostało faktycznie zrealizowane. MRV jest więc doskonałym narzędziem do wprowadzania wielu praktyk środowiskowych, które wcześniej nie były możliwe, zwłaszcza na rynku emisji dwutlenku węgla. Aby ta technologia naprawdę działała, musi istnieć dobry sposób na zapewnienie odpowiedzialności, aby sprawdzić, czy to, co zostało zadeklarowane, zostało faktycznie wykonane. Dzięki satelitom możemy przeprowadzić tę weryfikację na bardzo dużą skalę, na skalę globalną, przy bardzo niskich kosztach. A dzięki xFarm Technologies mamy tak wiele danych, że jestem przekonany, że w ciągu trzech lub czterech lat będziemy mieli doskonały system MRV.
Dzięki dokładniejszemu monitorowaniu tego, co dzieje się na polu, przedsiębiorstwa rolne mogą zrozumieć, jakie praktyki są wdrażane i powiązać je z szacunkową ilością węgla magazynowanego lub uwalnianego do atmosfery. Pozwala to na poziom kontroli i szczegółowości, który wcześniej był niemożliwy do osiągnięcia. Istnieją również satelity monitorujące gazy cieplarniane za pomocą czujników atmosferycznych, które wykrywają obecność niektórych gazów.
Wspaniałą rzeczą w zdjęciach satelitarnych jest to, że zawierają dane sięgające co najmniej lat 90. ubiegłego wieku. Oznacza to, że dysponujemy historycznymi, bezstronnymi informacjami, dzięki którym możemy sprawdzić każde pole w łańcuchu dostaw i zobaczyć, jak wygląda teraz i jak wyglądało w ostatnich latach, oczywiście dzięki algorytmom przetwarzającym te dane. Możemy więc na przykład pokazać, czy określone produkty pochodzą z pola, które ucierpiało w wyniku wylesiania w ciągu ostatnich trzech lub pięciu lat. Oczywiście jest to świetny sposób dla firm rolno-spożywczych na sprawdzenie ich obecnego łańcucha dostaw, ale także na przetestowanie potencjalnych nowych dostawców i upewnienie się, że spełniają oczekiwane standardy.
Powiedziałbym, że to projekt, który zaczęliśmy po rozpoczęciu współpracy z firmą xFarm Technologies, którego celem jest dostarczenie rolnikom wiarygodnych informacji o tym, co dzieje się na ich polach i monitorowanie stanu upraw, co myślę trochę ułatwi ich życie. Obecnie analizujemy około 50 milionów hektarów każdego miesiąca dla około pół miliona rolników w Europie: kiedy podróżuję pociągiem i widzę pola uprawne wokół mnie, to miło jest pomyśleć, że być może wnosimy niewielki wkład w niektóre z tych pól.
Mam nadzieję, że będziemy najlepszym systemem zarządzania gospodarstwem, cyfrowym narzędziem numer 1 dla rolnictwa na świecie. Wierzę, że to, co robimy, jest dobre również dla środowiska i powinno być kontynuowane. Mamy odpowiednie narzędzia, właściwe nastawienie, dobrany zespół i mam nadzieję, że za kilka lat większość rolników na świecie będzie korzystać z aplikacji xFarm, aby uprościć swoją pracę i poprawić jakość życia.
.svg)
