나뭇잎을 채색하는 것과 같이 식물을 건강하게 유지하기 위해 식물과 사소한 세부 사항을 추적하는 데 많은 시간을 할애 했겠지만 온실 전문가 재배자의 경우 수천 가지를 추적해야합니다. 한 번에 식물의
iPad를 가지고 온실을 걷고 각 공장의 건강 상태를 점검하는 것만으로도 손쉽게 빠져 나올 수 있습니다. 이는 많은 것들이 균열을 빠져 나갈 수 있음을 의미합니다. 이는 재배자의 전문적 능력에 대한 판단이 아니라 재배자가 처리해야하는 시스템의 규모와이를 지원하는 기술의 부재라는 점에서 iUNU CEO 인 Adam Greenberg는 말했습니다. 이것이 그의 신생 기업인 iUNU가 새로운 시스템을 도입하여이를 지원하는 이유입니다.
iunu의 루나 카메라 네트워크 는 식물을 추적하고 시간이 지남에 따라 변화하는 방식을 추적하는 자동 카메라가 장착 된 레일 시스템과 함께 작동합니다. 따라서 수 시간이 걸릴 수있는 일일 농작물 산책을하는 대신 재배자는 식물을 가로 질러 카메라 세트를 빠르게 가지고 식물의 건강에 대한 시각적 스냅 샷을 얻을 수 있습니다. 그 정보는 잠재적 인 문제 (예 : 잎의 변색)를 탐지하기 위해 기계 학습을 적용하고 실제로 재 처리해야하는 영역에서 재배자를 제로로 만드는 데 도움이되는 회사의 백엔드 컴퓨터 비전 시스템에 공급됩니다.
"우리는 매우 광범위하거나 단순한 것처럼 보이지만, 매우 세분화 된 HD 센서의 파생물이며, 공장 인식을 위해 얼굴 인식을 재사용하기 위해 고도의 밀리미터 단위의 정밀도가 요구됩니다."라고 Greenberg 고 밝혔다. "거의 모든 사람들보다 높은 품질의 매우 세부적인 데이터 세트가 없다면 더 많은 가치를 추가 할 수 없습니다. 내부 관점에서 정말로 중요한 것은 간단하고 사용하기 쉬운 의사 결정 지원 도구로 제공해야한다는 것입니다. "
그것은 분명히 복잡한 컴퓨터 비전 문제입니다. 식물이 성장하거나 꽃을 피울 때마다 매일 바뀔 수 있습니다. 그리고 재배자는 사소한 변색 같은 미세한 세부 사항을 추적해야합니다. "식물을위한 Shazam"처럼 보일 수도 있지만 잠재적 인 생산량 감소로 이어질 수있는 위음성을 나타내지 않고 변경 사항을 감지 할 수있는 견고한 데이터 세트를 만드는 것이 포함됩니다. 산업 재배자의 규모에서 수익률의 손실은 의미있는 수익 손실을 의미합니다.
또한이 시스템은 시간이 지남에 따라 재배자가 카메라를 넘어 시스템에 레일을 따라 새로운 종류의 공구를 부착 할 수 있도록 모듈 형으로 설계되었습니다. Greenberg는 어린 시절의 기차 세트에 비유했습니다. 3D 모델링을위한 유닛 하나, 카메라 용 유닛 하나 등등이 될 수 있습니다. iUNU의 목표는 센서 나 추적 시스템과 같은 하드웨어 또는 소프트웨어 제품이 플러그 인하여 수집하는 데이터를 탭하는 데 사용할 수있는 모든 서비스가 가능한 네트워크입니다. iunu의 임무는 농작물에 문제가 있는지, 어디 있는지, 일일이 농작물 산책을하지 않고도 알려주는 것입니다.
그린버그는 "재배자와 가장 친한 친구가되기 위해 우리는 거기에있다. 우리는 그들에게 일하는 방법을 알려주지 않을 것이고, 우리는 그들이 일을 더 잘하도록 도울 것이다"라고 그린버그는 말했다. "문제가 발생하면 문제를 해결하는 방법을 알고 있습니다. 문제가있는 곳을 알려줄 수 있습니다. 많은 다른 회사들이 재배자를 대체하려고합니다. 나는 이것이 업계에 좋은 접근법이라고 생각하지 않는다. 업계와 협력하여 그들이 당신을 대체 할 것이라고 말하는 가장 좋은 방법은 아닌 것 같다. 그것은 ... 근본적인 차이점 중 하나입니다. 우리는 제어 시스템, 센서 회사, ERP 회사와 함께 게임을하지만 우리는 그들과 경쟁하지 않습니다. "
Prospera와 같이 벤처 파이낸싱에도 7 백만 달러를 모금 한 것과 같이 기계 학습 및 컴퓨터 비전을 식물 건강을 추적하는 데 사용하려는 확실한 시도가 있습니다 . 그린버그는 플랫폼 접근 방식을 취함으로써 iUNU는 개개의 제품이 불가능할 수도있는 방법으로 재배자에게 더 강력한 것을 제공 할 수있을 것이라고 말했다.