Бывший топ-менеджер Microsoft научил нейросеть определять заболевания коров по их движениям |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2019-07-03 18:50 анализ больших данных, машинное обучение python, ии в медицине И разработал «умного» помощника для фермеров Ida, с помощью которого отдельное европейское хозяйство может увеличить годовую прибыль на €30 тысяч и в два раза реже давать животным антибиотики. Продукт Ida — мобильное приложение с «умным» помощником для фермеров, которые специализируются на молочном животноводстве. С его помощью они получают рекомендации по уходу за животными, оценивают их продуктивность и состояние здоровья, а также отслеживают влияние изменений, например в рационе, на стадо. Для этого на каждую корову надевают специальный ошейник-сенсор с акселерометром, который собирает информацию о движениях животного в течение дня — совсем как фитнес-трекер для людей. Далее Ida анализирует данные и определяет, чем именно занималось животное: ходило, стояло, лежало, жевало жвачку, принимало пищу (всего — семь паттернов). Оценивая поведение, Ida делает прогнозы. Если, к примеру, корова много двигается, мало лежит и на некоторое время отказывается от пищи, то вскоре у неё начнётся овуляция. В этом случае ассистент пришлёт фермеру push- или SMS-уведомление c предполагаемым временем события. Это позволит ему не пропустить овуляцию, что снизит риск остаться без молока и не получить прибыль. Также помощник обращает внимание фермера на нехарактерное поведение животного, которое может быть признаком болезни. В некоторых случаях у Ida достаточно сведений, чтобы поставить диагноз самостоятельно. По данным создателей, помощник замечает хромоту или мастит, воспаление молочной железы, за сутки-двое до того, как на проблему обратит внимание фермер. В других случаях Ida задаёт дополнительные вопросы, которые помогают определить вероятные заболевания и принять решение — насколько срочная помощь требуется животному. Помощник собирает информацию по всему стаду, и на основе этих данных, а не собственной интуиции фермер может определить наименее продуктивных животных и решить, какую особь пора выбраковать. Кроме того, Ida позволяет отслеживать, как изменения в питании и условиях содержания влияют на состояние животных и в конечном счёте — на эффективность хозяйства. По словам создателя Ida Ясира Хохара, благодаря «умному» помощнику европейская ферма на 100 голов может рассчитывать на дополнительную годовую прибыль в €30 тысяч. Одновременно Ida позволяет вполовину уменьшить использование антибиотиков в хозяйстве. «Мы хотим, чтобы у фермера был свой ИИ-помощник, который мог бы изучать дела и работать вместе с ним — обнаруживать или даже предвидеть проблемы до того, как человек обратит на них внимание», — рассказывает Хохар. Идея Хохар — бывший топ-менеджер Microsoft. В 2013 году он перевёлся из Дубая в нидерландский офис компании, где стал управлять несколькими бизнес-подразделениями Microsoft Office с общим объёмом выручки более $700 млн. Уволившись, он поселился на небольшой ферме наподалёку от города Сассенхейм. Ему хотелось создать свой собственный проект на стыке сельского хозяйства и ИТ, но он не знал, на чём именно стоит сфокусироваться. В Microsoft Хохар работал с сенсорами и машинным обучением. Сначала у него возникла такая идея: оборудовать ферму разными датчиками, а затем применить машинное обучение для анализа данных — чтобы система понимала, что происходит вокруг. Однако он задумался: какую проблему решит такая система? За что будет платить фермер? Что будет получать в итоге? Задумка показалась ему бесперспективной. Доработать идею помог знакомый Хохара, который бросил работу в банке и занялся сельским хозяйством, купив участок по соседству. Однажды он поинтересовался, можно ли с помощью технологий узнать, где находится корова и сколько шагов в день она проходит. Это натолкнуло Хохара на мысль: современным фермерам не хватает инструментов, позволяющих собирать данные, анализировать их и получать рекомендации — что стоит изменить, чтобы увеличить доход с фермы. Он начал изучать проблему и обнаружил три особенности отрасли. Во-первых, один из главных методов контроля стада фермером — визуальный осмотр. При взгляде на корову опытный специалист может понять, что животное заболело, неправильно питается или в скором времени родит. Но фермеру сложно в одиночку уследить за стадом в несколько десятков голов (в Европе средний размер стада составляет 70–100 голов, в США — 350). А нанятым работникам может не хватать квалификации. Это приводит ко второй особенности: квалификация работников в сфере сельского хозяйства неоднородна и разнится от региона к региону или даже от фермы к ферме.
По словам Хохара, в США закрывается 20% семейных ферм: дети не хотят продолжать дело своих родителей. А согласно отчёту Европейской комиссии, средний возраст фермера в мире составляет 51 год. По расчётам ООН, мировая численность населения к 2050 году приблизится к 10 млрд человек. Чтобы еды хватило всем, отрасль производства продуктов питания должна вырасти на 60%. Это третья особенность. У Хохара возникла идея — разработать «умного» помощника, который позволил бы скомпенсировать недостаток квалификации у фермеров и сократить время на осмотр животных.
В 2014 году Хохар открыл компанию Connecterra, разработал и сконструировал ошейники с сенсорами (сейчас их производит одно из голландских предприятий). Они позволили ему накапливать данные о поведении коров, а потом Хохар использовал их для обучения нейросетей — с помощью библиотеки TensorFlow. Так появилась основа мобильного приложения. «Фермеры тысячелетиями наблюдали за поведением своих животных, они научились замечать разные признаки. А нам нужно было научиться предсказывать их появление», — подчёркивает Хохар. По словам основателя Connecterra, точность Ida составляет 85–90%. Независимых исследований, которые подтверждали бы этот показатель, нет. Однако сейчас компания всё же работает с «независимыми научными организациями» (их названия Хохар не говорит) и обещает представить результаты в августе 2019 года. Подробности процесса разработки и её стоимость предприниматель также не раскрывает, но отмечает, что для развития компании дважды привлекал инвестиции. В 2016 году он закрыл раунд на $1,8 млн, в котором приняли участие британский инкубатор Breed Reply, фонд из ОАЭ Mena Ventures, японская компания Dena и бизнес-ангел Элиас Таберт. В 2018 году предприниматель закрыл второй раунд на $2,5 млн от группы инвесторов (ведущим стал российский венчурный фонд Sistema VC). В том же году Connecterra получила грант от Европейской комиссии в размере €1,7 млн. Общая сумма внешнего капитала в проекте — около €6 млн. Деньги и рынки Connecterra распространяет Ida по подписке. Стоимость тарифов варьируется от $3 до $9 за корову в месяц (в зависимости от набора функций). В двух из трёх тарифов фермер оплачивает и вступительный взнос в размере $80. За эту сумму он получает доступ в личный кабинет Ida, возможность интегрировать ассистента с CRM-системами, набор ошейников, а также базовые станции для оснащения фермы.
Однако, замечает Хохар, они сосредоточены на аппаратных устройствах, которые сложнее приспособить под индивидуальные потребности клиентов, и это не позволит им захватить существенную долю на рынке. Помимо помощника для фермеров, компания разрабатывает платформу для переработчиков молока (с Connecterra сотрудничает Danone), производителей лекарств, кормов, ветеринаров и других компаний в сегменте агробизнеса. Обрабатывая данные с ферм, она готовит предиктивную аналитику — как изменится спрос на корма, каким заболеваниям, вероятно, подвергнутся животные, сколько литров молока поставит тот или иной регион. При желании фермер может запретить передачу данных третьим лицам, но ему выгоднее делиться: европейские переработчики доплачивают за хорошие условия содержания животных. Если фермер организует открытый выпас коров или уменьшит количество антибиотиков, то получит прибавку в €0,1 и €0,2 за 100 литров молока (дополнительные €6–12 в год в расчёте на одну корову). Раньше фермеры вручную собирали подтверждения хорошего ухода. Теперь они могут использовать для отправки данных Ida. Помимо Нидерландов, компания работает в США, Германии, Великобритании, Канаде и ещё десяти странах. По словам Хохара, компания продала «десятки тысяч» подписок. Точную сумму месячной выручки он не раскрывает, но отмечает, что у компании большой потенциал для роста: менее 1% организаций на глобальном рынке производства молока используют ИТ для получения данных и управления фермами. Кроме того, в 2015 году McKinsey подготовила отчёт, согласно которому сельское хозяйство — наименее технологичная сфера бизнеса. При этом в России проект пока официально не запустился, хотя и делает первые шаги. Например, Connecterra наряду с Danone участвует в программе Farming for Generations, в рамках которой стартапы, исследовательские лаборатории и производственные компании помогают фермерам повысить эффективность хозяйств с помощью принципов устойчивого развития. Компания планирует выходить на российский рынок, предприниматель считает его одним из ключевых. Однако пока что ему не удалось выбрать подходящего партнёра, который помог бы компании решить ряд вопросов.
Источник: vc.ru Комментарии: |
|