TELLUSLABS QUER NOS AJUDAR A ENTENDER MELHOR O NOSSO PLANETA - TECHCRUNCH - NOTÍCIA - 2019

Anonim

Se você passou algum tempo acompanhando empresas como Orbital Insight e Descartes Labs, pode presumir que a corrida de análise geoespacial foi vencida. Mas a TellusLabs acha, ao contrário, que a mesa nem começou a esfriar. Armada com US $ 3 milhões em novos fundos de sementes da IA ​​Ventures e um grupo de investidores incluindo Hyperplane VC, FounderCollective e Project11, a startup de Boston quer que sua confiança no nexo de intuição humana e inteligência de máquina seja o craque que ganha um lugar em a mesa e muito mais.

A "análise geoespacial" é simplesmente uma maneira sofisticada de dizer que essas empresas coletam informações analisando imagens de satélite. E oh, pessoas estão tirando coisas malucas de imagens de satélite hoje em dia. Usando trigonometria e contêineres para estimar o suprimento de petróleo, prognosticando os retornos financeiros, analisando o número de carros nos estacionamentos dos grandes supermercados e até mesmo levantando as casas demolidas após as tempestades.

Mas a TellusLabs está perfeitamente satisfeita em prever a produção de milho e soja. Eles também são muito bons nisso. O beta inicial da equipe, um modelo com previsões diárias para as duas safras, encerrou o ano na estimativa exata do USDA para a soja e em 1% da estimativa do USDA para o milho - nada menos que isso.

O valor nessa precisão é mais do que números. É sobre eficiência e granularidade. A TellusLabs será capaz de fornecer insights locais mais rapidamente que os concorrentes.

Apesar de um beta de sucesso, ainda há muito espaço para questionar a abordagem da startup. A TellusLabs não detém os direitos sobre qualquer hardware de imagem, a empresa não está usando nenhum dado proprietário para seus modelos e está evitando adições populares como aprendizado profundo.

Em vez disso, a empresa está contando com uma variedade de satélites de resolução média e grossa, além de uma verdade fundamental, incluindo um satélite de 15 anos de idade chamado Espectrorradiômetro de Imagem de Resolução Moderada ou MODIS, abreviado. O CEO da empresa, David Potere, insiste que não é sexy, mas faz o trabalho.

“Dentro de cada pixel, capturamos 36 bandas espectrais em várias resoluções espaciais”, explica Potere. "Nós nos vemos como radiologistas".

Os conjuntos de dados da NASA que o TellusLabs está usando são atualizados várias vezes por dia. A desvantagem é que as imagens capturadas são de qualidade muito menor. Outras fontes de imagens não oferecem muita consistência ou profundidade histórica.

Uma das maiores tendências no espaço agora é a ascensão do satélite cubo. Mas deixando de lado a popularidade, Potere acredita que serão necessários 5 a 7 anos para que dados suficientes existam para construir modelos confiáveis ​​e antes que exista um pipeline de dados limpo para as imagens.

“Não temos um algoritmo de aprendizado profundo novo, mas estamos nas trincheiras construindo recursos limpos todos os dias”, explica Potere. "Esse banco de dados de recursos limpo é essencial. É realmente lixo, lixo fora."

Agricultura, fluxos de lava refrigerados e floresta tropical em Maui, Havaí, EUA

A empresa está muito clara que está construindo uma ferramenta de análise geoespacial e não uma pilha de AI que poderia fazer reconhecimento facial com o toque de um interruptor. A ideia da equipe é evitar uma grande quantidade de extrapolação de uma abordagem de dados que abrange tudo, menos a cozinha.

“Achamos que sabemos algo sobre a biologia vegetal, sobre como o milho e a soja crescem, então por que ignorar isso”, acrescenta Potere.

Uma metáfora apropriada seria o destilado de uísque. Ninguém piscaria um olho se um mestre do destilador, à espera de seu próprio produto amadurecer, vendesse uma mistura curada de produtos de segunda mão. Potere argumenta, essencialmente, que o mesmo é verdadeiro para o espaço nascente de análise geoespacial.

"Não somos luddites sobre drones ou imagens de alta resolução", continua Potere.

Enquanto isso, os concorrentes da Tellus estão fechando parcerias com veículos de rodas e revendedores de imagens de satélite. A DigitalGlobe está fornecendo o Orbital Insight com centenas de terabytes de imagens de alta resolução e o Planet Labs está ficando confortável com o Descartes Labs.

Em toda a indústria, muitos dos concorrentes da Tellus estão ansiosos para fornecer insights sobre tudo o que a luz toca: silvicultura, água, monitoramento industrial - a lista continua.

Milho e Soja foram um ponto de partida natural para todos. É economicamente crítico o que significa que as pessoas pagarão por isso e os dados históricos do USDA são tão bons quanto um conjunto de treinamento que qualquer desenvolvedor de aprendizado de máquina empreendedor pode encontrar. O desafio para todos será encontrar foco e receita ao mesmo tempo.