機械学習を使用して大麻とトマトを育てる方法

今週、Physics andTechnologyの卒業生でスタートアップのFermataと Smartomicaの共同創設者であるValeriaKoganがYouTubeチャンネルで講演しました 。



レラは、友人がキュウリとトマトの大量栽培の問題について彼女に話したときに、機械学習を使用して温室内の植物を制御するというアイデアを思いつきました。その後、彼女と彼女の友人はフェルマータを設立 し、リアルタイムのプラント監視のためのプラットフォームの開発を開始しました。



2019年、同社は民間投資家から110万ドルの投資を集め、すでに2020年3月のラウンドAで、英国のファンドMassaInnovationsといくつかの民間投資家からさらに370万ドルの投資を受けました。



アグロテックに加えて、レラは癌を診断するための新しい方法の開発に従事しており、ロズウェルパーク癌研究所の客員科学者です。で Smartomica、彼らは癌患者の診断と治療のための医療や科学的データの分析のための技術を開発しています。私たちは



あなたと放送のトランスクリプトと記録を共有しています。

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私の名前はヴァレリア・コーガンです。私はスタートアップのフェルマータとスマートノミカの共同創設者です。そして、このストリームの名前に関連して、私は声明を出さなければなりません：フェルマータ、その従業員および株主は、禁止物質を成長させたり、使用したり、推奨したりしません。私たちは、植物の状態の分析にのみ従事しています。医療大麻。私たちはそれが合法であるイスラエルの領土でそれを分析し、管理します、そしてそれが違法であるところでそれを決してしません。



私自身、プロジェクト、プロジェクトの出所について少しお話ししますので、喜んで質問にお答えします。



私は生物医学物理学部の物理学と技術を卒業しました。私は大学で勉強している間ずっと科学研究に従事していて、本当にこの方向に発展したいと思っていました。



大学卒業後、アリエル大学大学院に入学しました。大学在学中、そしてその後、生物学的・医学的問題への応用におけるデータ分析に常に携わっていました。大学では、バイオインフォマティクスやAIに関連するさまざまなタスクに従事し、いくつかの新興企業で働いていました。しかし、これは常に純粋に科学的な活動であり、実際の問題へのAIやデータ分析の実用的で迅速な適用とは関係ありません。大学では、大学院で勉強を始めたとき、すでにAIの実用化が進んでいる上司と関わり始めました。これは、後にSmartnomicaプロジェクトに発展しました。私たちは、がん患者を診断し、適切な治療法を選択するために、データ分析、機械学習の適用を試み始めました。私にできることは、この知識の分野で役立つ可能性があります。



そして、偶然にも、私は農業からは程遠い、野菜の栽培を見たことがない人ですが、知り合いとのコミュニケーションの過程で、がんの診断に利用できるのではないかという考えが浮かびました。そして、この考えから、トマトとキュウリの生産者とのコミュニケーションから、フェルマータのアイデアが生まれました。私はモスクワに戻り、AIを農業に適用するのはクールだと言う人々に会いました。それから、それをする人はあまりいないようでした。彼らは、AIがどのように役立つか、どのような問題があるかについて話しました。そして、彼らとの会話の中で、植物の状態を監視する作業が非常に緊急であることが明らかになりました。それは人々によって解決されます-温室が巨大で、たくさんの植物があり、時にはすべての葉を監視する必要があるため、あまり効果的ではありません。そして、病気に遅れて気づいた場合、温室全体が被害を受け、農民は損失を被る可能性があります。



それはとてもクールな問題だと思いました。私がそれを解決するために招待した友達と一緒に。そして、AIの助けを借りて感染による作物の損失の問題を解決すれば、この解決策を農業市場全体に拡大できると考えました。私たちはこのビジネスプロジェクトをどのように実施するかを考え始めました。最初に-アイデアが最初に議論された人々と。私たちは彼らに同意せず、私たちは独立して行動し始め、完成品で彼らに戻ることに決めました。これが私たちの素晴らしい冒険物語の始まりです。私たちはプロジェクトを形成し始め、誰かがそれを必要としていることを理解し、支援、資金提供を得ようとしました。これは長い間サクセスストーリーではありませんでした。私たちは多くの困難な課題に直面しました。まず、私たちのチームには農業で何かを理解している人は誰もいませんでした。物理学と技術の友人、AIの専門家しかいませんでした。



当初、私たちは農業用ロボットを作りたかったのです。それは賢明なアイデアであり、非常に技術的でクールであり、ロボットに多​​額のお金が支払われるように思えました。これは事実ではないことがすぐに判明しましたが、最初はロボットのアイデアを正確に提案し、それが有用で必要なプロジェクトであるという少なくともある程度の確認を得たいと考えました。私たちは、プロジェクトの最初の資金を得るためにBortnikFoundationに申請しました。私はすでに財団で成功した学生の経験をしました、そして私はすべてがうまくいくと思いました-彼らはすべてが素晴らしかった、私たちはお金を稼ぐ、そしてすべてが私たちのために働くだろうと私たちに言うでしょう。しかし、代わりに私たちはフィードバックを受け取らず、彼らは私たちにお金をくれず、誰も電話に出ませんでした。私たちは非常に緊張していて、これが何を意味するのか理解していませんでした-私たちは悪いプロジェクトを持っていましたか、それとも単に誤解されていましたか？



次に、Skolkovoに連絡を取り、Skolkovo-Agroを担当するマネージャーに連絡しました。このプロジェクトは奇妙で、彼らはそれを嫌い、そして農業の何かを理解していると思い、「真空の球形の馬」を提供するITスペシャリストが絶えず彼らのところに来ると言われました。私たちが今理解しているように、これは正しい見方でした。私たちのチームに農学者がいないと言ったとき、それ以上の会話は意味がないと言われました。つまり、Skolkovoでもサポートを受けていませんでした。



次に何をすべきか、ロシアに滞在している間、私たちは理解できず、途方に暮れていました。当時はインキュベーターが少なく、どこに行けばいいのかわからなかった。チームの一部はすでに集まっていて、何人かの人々は無料で働き、別の共同創設者であるアントンと一緒に、私たちは自由な時間に働き、この製品を作成しました。パブリックドメインで見つけた画像に基づいた植物病害分類器のAIプロトタイプはすでにありました。しかし、財政的および道徳的な支援はありませんでした。悪い症状だと判断しました。私たちが農業業界で話をしたさまざまな人々は、AIのアイデアに否定的な反応を示しました。



私たちはプロジェクトについてのフィードバックを得るために最後の試みをすることに決め、ベルゴロドで開催された農業スタートアップのコンテスト「スタートアップ：土地」に応募しました。私たちはほとんど電車に乗り遅れましたが、結局私たちは電車に乗りました-そして驚いたことに勝ちました。農業の経験者からの興味深いプロジェクトがたくさんあり、私たちの仕事について素晴らしいフィードバックをくれた専門家による素晴らしい審査員がいました。その結果、そこにいたスコルコボの代表者でさえ、人々が私たちを大いに支えてくれました。私たちは入札に勝ちました、そして正式にはこれはベルゴロド地域での私たちの実施を確実にするはずでした。



しかし、これには幸福はありませんでした。地元の農業大学であるいくつかの農業生産者と会談しました。温室内の植物を監視するロボットを作っているというプロジェクトについて、人のところに行って話をしましたが、これはなんらかの問題であり、誰も必要としないと言われました。そのため、徐々に彼らとのやり取りをやめ、実装はありませんでした。これに参加した人々は徐々に分散しました。しかし、私たちは競争に勝ちました、そして専門家の審査員は私たちに良いアドバイスを与えました-これは私たちが製品のアイデアそのものを信じるのを助けました。徐々に、私たちがこれに取り組み、私たちが接触した業界の専門家と話をしたとき、私たちはロボットのアイデアが本当にあまり良くないことに気づきました。農業用ロボットの開発には非常に費用がかかり、開発は非常に困難です。製造工程に支障をきたさないように。そして、そのような技術に多額のお金を払いたいと思う人はほとんどいません。



しかし、画像からの植物病害の定義に関連する既成の開発はすでにありました。私たちはよりシンプルなテクノロジーを作ることに決めました。それは最終的に需要があり、フェルマータを現在の状態にしました。これが解決策です。温室や「屋内農業」（不動産が温室に変換されるとき）に設置する場合、正確な気候データを収集するためのセンサーと、植物を視覚的に制御するためのカメラがあります。このような固定カメラは、どのロボットよりもはるかに安価ですが、同時に、それらから収集される情報は、生産中のプラントを正確に監視するのに十分な品質です。



当社の製品の主な機能は、植物の病気を特定することですが、さらに、生産中に農家が直面する問題のいくつかを解決します。私たちは、視覚的な監視に基づく意思決定プロセス全体を置き換え、自動化しようとしています。そのため、農家は開花期を決定したり、特殊な形態の植物を管理したりする必要がある場合があります。これはすべて、カメラからのデータの分析を使用して行うことができます。時々気候はこれで私達を助けます：時々それは形またはいくつかの病気に影響を及ぼします。また、視覚データと気候データを統合して作物を予測し、コストを削減して収益性を高めるための行動方法について農家にガイダンスを提供することもできます。



ロボットのコンセプトを捨てて生まれたこの技術は、すでに投資家の支持を得ており、さらに発展させていきます。私たちがすぐに遭遇した別の問題は、ロシア市場に関連していました：これは農業機械を操縦するための最良のプラットフォームではないことが判明しました-少なくとも私たちが行っているもの-作物の損失を減らし、人々の数を減らすことによってコストを削減することを目的日常業務に携わっています。これは、収穫が非常に高価な場合、または人が非常に高価であり、生産に従事する人の数の減少が（1〜2人でも）顕著である場合に効果的です。ロシア市場にはそのようなものはありません。最も一般的な多くの植物品種はそれほど高価ではないため、当社の技術による節約は農家にとって重要ではありません。労働力もそれほど高くありません。したがって、ロシアの領土に私たちの技術をインストールすることの価値はそれほど高くありません。そのため、当初、家にいる間に農民と行った交渉はあまり積極的ではありませんでした。人々は私たちを実際に認識しておらず、実際には低いので、自分たちにとって何の利益も見ていませんでした。



しかし、ロシア国外の農家と話をしようとしたとき、私たちは本当にクールな解決策があることに気づきました。これは私がイスラエルにいたという事実によって促進されました。それはまた、混乱でした。誰もがお互いに友好的である居心地の良いモスクワのスタートアップコミュニティを離れるために、誰もあなたにアドバイスを求めることは決してありません。誰もが静かに投資家にお互いを紹介します。



イスラエルでのスタートアップイベントに着いたとき、状況はまったく異なっていました。私たちはイスラエルでの事業開発を手伝ってくれた同僚と一緒に最初のアグロテックイベントに行きました。このイベントに来て、家に帰る人がいない誰かの子供たちのようでした。ほとんどの場合、50歳以上の成人男性が農業会社で長年働いており、豊富な経験を持ち、条件付きのバイエルやシンジェンタが何を必要としているかを完全に理解しており、特定の企業がそこで販売するために非常に焦点を絞ったスタートアップをしています。後で。



その中に自分自身を見つけたとき、私たちはスタートアップ市場での競争という私たちの考えが真実ではないことに気づきました。とてもかっこいいプロの人がたくさんいます。そして、これはチームをどうするかに関する私たちのさらなる決定に影響を与えました。私たちは、特に金融とビジネスの分野で専門家を関与させることが不可欠であることに気づきました。そこでは、技術や博学ではなく、経験、知識、連絡先が決定されます。また、国際市場に関心がある場合は、国際的な経験を持つ人々がチームのこの部分に関与することが非常に重要であることも認識しました。残念ながら、高レベルの国際的な連絡先を提供できる人を見つけることは非常に困難です。



ロシア市場と協力している間、私たちはすぐに技術をパイロットできる人を探し始めようとしました-それにより私たちはメーカーと実際に連絡を取り、彼らが本当に必要としているものについてのフィードバックを受け取り、彼らの要求を思い付かないようにしました私たち自身..。当時、ハーブやキノコを生産するための垂直温室を作った「City-Farmer」という会社はとてもフレンドリーでした。



私たちは彼らと一緒に無料のパイロットを作りました。彼らは私たちのために彼らのサイトを開き、そこで私たちは多くのことを学びました-私たちは生産がどのように機能するか、農学者が直面しているタスクを理解しました。そこで大規模なデータセットをまとめ、その方法を考え出しました。



チームには、データのみを担当する専任の担当者がいます。私たちが新しいプロジェクトに取り組んでいるとき、新しいタイプの植物や新しい地域について話しているとき-当然、すべてが地域ごとに異なり、タスクも異なるため-この特別な人が研究を行い、彼がオープンデータで見つけることができるすべてを見つけます。



したがって、私たちがクライアントに来るとき、私たちはすでに少なくとも実用的なソリューションのプロトタイプを持っています。その後、クライアントとその農学者と一緒に集中的なデータ収集を行い、データをマークアップします。データマークアップのための特別なソリューションがあるため、プロセス全体が高品質で集中的かつ高速になります。メーカーからタスクを収集し、関連データを処理し、それらが直面しているタスクを解決するモデルを構築するプロセスは非常に重要です。



したがって、私たちが働き始めたとき、私たちはすぐに商業パートナーを見つけようとしました。それに基づいて、必要で有用な技術を開発することができました。次に、私たちが下す決定、つまりどの市場で、どの地域でそれらも役立つ可能性があるかを検討し始めました。それで、私たちが考えたように、医療大麻のアイデアを思いついたのです。これはかなり限界的な市場であり、ここでは最終製品のコストが高くなっています。したがって、生産損失を少しでも減らすことができれば、それは大きな役割を果たします。私たちのビジネスモデルは、私たちの技術のおかげで彼がさらに受け取る利益を農民と共有するという事実に基づいているので、それは農民にとって有用であり、私たちはより多くを稼ぐことができます。



それで、大麻が有望な方向であることに気づきました。私たちはイスラエルで別の「パイロット」を見つけました。これも無料で、そこですべての技術を試しました。その後、私たちはすでに以前よりも賢くなり、現在一緒に働いている農学者のネットワークが大きくなり、どの問題を解決する必要があるか、どの機能を次の各段階でテクノロジーに追加する必要があるかを教えてくれます。そこで、現在積極的に推進している大麻の解決策を徐々に作り上げていきました。これは、商業的な観点から、私たちにとって非常に魅力的な方向性です。イスラエルとヨーロッパの両方に医療大麻があります-それが美容目的で栽培されるプロジェクトであり、同じ重要なタスクがあります。



緑や野菜などのより古典的な植物について話す場合、これらの製品の特定の地域でのコストと、そこでの労働コストを調べる必要があります。したがって、現在、私たちはヨーロッパ市場に焦点を合わせています。ヨーロッパ市場では人々が高価であり、私たちの技術を使用することの効果が高い可能性があることを理解しています。



農民が直面している課題の1つは、植物の表示を制御することです。病気がないことを確認するだけでなく、植物は完璧に見える必要があります。ここでは、私たちの技術も効果的です。緑について言えば、高価なレストランの植物を開発している完全に専門的な生産者がいます。サラダ全体が均一で緑が美しくなるように、すべての植物が完全に美しく見えることが非常に重要です。



または、たとえば、キノコには興味深い問題があります。私たちが購入するキノコは非常に醜いことが多く、そのため安価です。人がプレミアムプロダクションを構築する場合、すべての帽子が同じ形の密で美しいものであることが彼にとって重要です。また、このような問題も解決します。病気に関係がなくても、植物の種類を監視します。



なぜ畑ではなく温室なのか？フィールドを使用したタスクはもっと複雑に思えます。ここでの主な質問は、植物を追跡するためにカメラをどのように正確に設定するかです。現場では、この問題を解決する主な方法はドローンですが、ハードウェアの部分は、農家に有益な提案をする準備が整っていないようです。ドローンが失われることなく放出されるのを防ぐために、ドローンは吹き飛ばされることはなく、同時に狂ったお金をかけませんでした。したがって、私たちが温室で作業している間は、フィールドに焦点を当てていません。



研究開発タスクに関して：私たちは植物の組成の分析に関連する方向性に非常に興味を持っています。私たちはこの方向で研究を行っています。これは、医療用だけでなく、多くの植物にとってかなり重要なタスクです。たとえば、小麦の場合、タンパク質の組成を知ることが重要です。農民は、気候を制御するために植物の組成に何が起こっているのかを事前に知り、製品の最終的なコストができるだけ高くなるように条件を選択することが重要です。したがって、私たちの目の前にある最も重要な研究開発タスクの1つは、さまざまなスペクトルからのデータの分析に基づいてプラント内で何が起こっているかを予測するために、これをリアルタイムで実行できるようにする技術の開発です。さらに、環境データの分析と、このデータを相互に統合して、製品をできるだけ高価にするために何をすべきかを農民に予測し、助言すること。



人に残されたタスクは、AIと労働の自動化に従事するすべての企業にとって倫理的性質の非常に重要なトピックです。彼らは時々質問されます：あなたが人々に取って代わる技術を開発していることはあなたにとってひどいように思われませんか？しかし、私たちは逆のことをしているように思えます。私たちは、人々が知的資源の関与を必要としない退屈で創造性のない仕事をしないようにする技術を作っています。



人は、創造性、柔軟性、存在しなかったものを作り出す能力において、機械にとらわれることは決してないように思えます。したがって、人々が創造的な仕事をすることを可能にし、機械がそれらの代わりにできることで時間、生命、強さ、健康を無駄にしないことをすることは非常にクールです。



Q：動物の自動化技術はどうですか？



考えました。早い段階で、私たちは動物と魚の両方について考えました-実際、魚には多くの興味深い課題があります。しかし今、私たちは可能な限り集中しようとしています。私たちは多くの異なる植物の間に自分自身をスプレーすることさえしません。私たちは今、2つの主な焦点を持っています-緑と大麻。古典的な野菜を扱うことは非常に難しいエンジニアリング作業ですが、私たちは主要な戦略家との開発の可能性があるという理由だけで、野菜の方向への開発を検討し、主導しています。私たちが成功することは私たちにとって非常に重要ですが、成功するためには、私たちの願いを制限する必要があります。したがって、最も商業的に実行可能と思われるものを選択しました。植物の種類を定義し、私たちが行く市場を定義し、それらに固執しようとします。



私の知る限り、AIに関連した、非常にクールな畜産の既存のソリューションはすでにたくさんあります。彼らは動物にセンサーを掛け、彼らの健康を監視し、カメラによって、歩行によって生殖能力を決定します。非常に興味深いタスク。魚は私には潜在的に商業的に興味深い方向性のように思えますが、私はこれの専門家ではありません。これまでのところ、優先グループの植物に限定されています。



Q：あらゆる種類の栽培に取り組んでいますか？



みんなと一緒ではありません。野外でプラントを制御するためにカメラを設置する方法がまだ効果的であるかどうかがまだわかっていないため、私たちは野外で作業していません。流行の前に、私たちはフィールド機器のあるアメリカの大手メーカーと関係を持っていましたが、それはすべて行き詰まりました。私たちは今、屋内で何が起こっているかに焦点を合わせています-温室と屋内。



Q：最初のクライアントの前にスタートアップは何を生きていましたか？最初の注文は何でしたか？



スタートアップはまだほとんど投資ファンドに住んでいます。数ヶ月で黒字化する見込みですが、今は投資資金が中心です。



最初のコマーシャルストーリーは、ロシア市場から西側市場への方向転換の後に始まりました。これはそれほど前のことではありませんでした。現在、2つのかなり大規模な商業プロジェクトがあります。ここにも重要なポイントがあります。私たちは農家と直接協力するのではなく、テクノロジーメーカーや温室メーカーと協力しています。



自分たちで機器を設置する場合は、大勢の人員が必要になります。私たちは多くの市場に焦点を当てており、自分自身を制限したくないので、私たちの技術のインストールプロセスが迅速で効率的であり、他の誰かが関与していることが非常に重要です。私たちはソフトウェア開発分野にとどまりたいと思っています。そのため、当社の技術が機能するために必要な機器の設置を提供できる企業と協力しています。したがって、私たちの技術が温室の一部になる可能性があるため、これらは温室メーカー、または植物の世話と管理のための技術を作る会社です。私たちはこのように彼らと話します：あなたは光を作るか、根を加熱するか、またはあなたが植物をより良く成長させることを可能にする別のクールな技術を作ります、そして私たちは技術を作ります、これにより、これらのプラントからフィードバックを収集できます。つまり、私たちは彼らがどのように感じているかを知ることができ、すべてが順調に進んでいるか、またはいくつかのプロセスを最適化する必要があるかどうかをあなたに、そしてエンドファーマーに伝えることができます。



Q：現在の競合他社は何ですか？



複雑な問題。同様の技術を作ると主張する会社が世界にいくつかあります。私たちが最初にヨーロッパのチームを持ったとき、私たちは彼らがもたらしたこの考えを持っていました：私たちは農民であり、さまざまな会社に電話したと言いました。私たちは彼らとコミュニケーションを取り、彼らが実際に何をしているのか、私たちの競争がどれほど深刻であるのか、彼らが彼らの製品にいくら請求するのかを理解しようとしました-これは最も重要な質問です。今、競争はそれほど激しくないように思われます。同様のことをしている多くの別々の会社があります。しかし、私たちが理解している限りでは、AIを使用していると言っている企業でさえ、プロジェクトでの機械学習のレベルは低くなっています。したがって、私たちは一般的に自信を持っていますが、リラックスして迅速かつ効率的に移動しようとはしません。



農業は一般的にかなり保守的な、デジタル化されていない産業です。私たちが取り組んできた2年間の変化のダイナミクスを観察することは非常に興味深いものでした。大企業と話し始めたばかりのとき、西側でも、なぜこれが必要なのかについての理解の欠如という懐疑論に直面しました。でも今、企業に来ると、スタートアップとの合意の仕方を考えている人が多いとよく耳にします。そして、私たちはすでに開発、結果、測定基準、モデルを持っていることを非常に幸運であり、私たちはただ来て何かをしたいと言うだけではありません。今はアグロテックにとって非常に良い時期です。



Q：どのカメラを使用していますか？インフラストラクチャについて詳しく教えてください



カメラについては次のような話があります。最初はすべて自分たちでやったのです。しかし今、私たちはソフトウェアの分野にとどまろうとしています。なぜなら、私たちはその専門知識を持っているからです。私たちはデータサイエンスには強いと信じていますが、カメラの設置と選択には力がありません。これを専門とする非常にクールな人々がいます。ビデオ監視を扱うラトビアの会社があります-空港や他の大規模な機関にセキュリティシステムを設置し、彼らはカメラについてすべてを知っています。つまり、それらの設置方法、問題の可能性、水がある場合の対処方法などです。現在、彼らはカメラ分野の主要なパートナーです。一緒に私達は私達の仕事のためにカメラを選びます。それらは、カメラの選択、選択を作品全体に提供します。これは主な正しい決定の1つでした私たちが受け入れたのは、自分たちの中でこの仕事をするのをやめ、代わりに高レベルの専門家を引き付けることです。



また、ハードインフラストラクチャからの気候センサーもあります。これらには、温室内で知っておく必要のある標準的なパラメータセット（温度、湿度、CO2、照明など）が含まれます。私たちは温室から高解像度で情報を取得できるワイヤレスセンサーを作成しています。それらをたくさん散らばらせて、気候で何が起こっているかを3次元マップで作成することができます。



最近まで、私たちは自分たちでセンサーを開発しましたが、特にカメラの分野でのパートナーシップが私たちに多くを与えた後、私たちは社内でもこの部分をやりたくないことに気づきました。これは、作業の初期段階ではこれがほぼ重要な要素であるように思われ、最初のクライアント向けに開発したセンサーの特許も保護されていたにもかかわらずです。しかし、原則として、私たちはこれに関する優れた専門家ではなく、ハードに関連する活動はそれほど明確ではなく、より複雑であることに気づきました。そのため、現在、このタイプの機器を製造するために、他のヨーロッパの企業とのパートナーシップを組織しています。



Q：特許やパテントトロールに問題はありましたか？



未だに。基本的に、AI関連の特許の歴史全体は非常に複雑です。今、私たちはこの問題を解決するために努力を注いでいます。さらに、保護することが重要であり、会社の重要な価値であるアルゴリズムに関して、多くのクールな内部開発があります。



Q：市場でアイデアをどのように検証し、フィードバックを求めましたか？



私たちはただ探していました。ここでは賢いことは何も言えません。特に最初は、苦痛で長い間でした。彼らは最初に友達を探し、さまざまな人と会い、彼らに話しました、彼らは私たちに言いました-それはひどいです、次に会いました、彼らは同じことを言いました。私たちはこの論理を理解しようとしました-人々が私たちが何か新しいことを話し、時間を無駄にしていることを単に嫌うのか、それともこれが利益を生まない理由があるのか​​。実際、多くの人がロボットが機能しないと言ったからこそ、私たちは正しい決定を下しました-ロボットを放棄しました-。



私たちはすぐに市場と話をしようとし、最初の段階で無料のパイロットを提供しようとしましたが、お金についてはまったく話しませんでした。農業を理解していなかったので、どこでも少なくとも何らかの専門知識を身につけようとしました。大学と話をしました。現在、私たちは市場のアイデアを絶えず検証し続けています。新しい機能についてのアイデアがあり、これについてクライアントと連絡を取り合っています。



私たちはすでに人々のネットワークを持っています-私たちが通信するコンサルタント。そして、私たちが交流するチームが直接あります。事業開発プロセスはアイデアの検証に関するものであり、これには多くの場合、冷静な連絡が必要です。それらには何の問題もありません、それは本当に機能します-私たちが「インキュベーター」にいたとき、これはある種のナンセンスであるように見えましたが。奇妙なことに、何百ものメッセージが送信された後、あなたは本当にクライアントを見つけるか、少なくともあなたが面白い製品を持っているならアイデアを検証することができます。



これらすべてが癌の診断とバイオテクノロジーにどのように関連しているか、そしてそれがどのように連携して機能するかについてお話します。実際、私が言ったように、最初に農業であらゆる種類のデータを処理する方法の技術と理解は、癌患者からのデータを処理するというアイデアから来ました。私が共同設立したもう1つのプロジェクトは、Smartnomicaです。このプロジェクトでは、がん患者の診断を可能にする技術を開発しています。



考え方は以下の通りです。がん患者だけでなく、標準的な医療の道を歩み、失敗した人はたくさんいます。彼らは効果的な治療を受けていなかったか、医師は彼らの何が悪いのか理解できませんでした。これらの人々は少し異なるアプローチを必要としています。標準的なプロトコルを超えて、科学研究に突入することによってこれらの人々に何を与えることができるかを理解することが重要です。科学論文は1980年代からデジタル化されていることが知られており、医療分野では4,000万を超える論文が発表されています。それらには、個々の患者に役立つ可能性のある膨大な量のデータが含まれています。



当時、困難な患者さん（診療所など）の治療に携わっていたプロジェクトに、AIスペシャリストとして参加しました。別の共同創設者と一緒に、私たちはアイデアを思いつきました。それは、困難な患者のために専門家（医師、科学者）によって行われる必要なデータを見つけるプロセスを自動化することです。



このプロセスを少なくとも部分的に自動化して、医師が複雑な症例に対してより迅速かつ効率的に研究を実施できるようにします。これを中心に、3月にリガに設立した会社を設立しました。実は会社設立を考えただけだったのですが、流行の影響でリガを離れることができず、会社を発展させる以外に行くところがありませんでした。現在、私はラトビアに診療所を持っています。世界中の医師と世界中の患者をつなぎ、治療を提供しています。また、それに応じて、医師が複雑な患者のデータをより効果的に処理し、高品質の診断を実行し、効果的な治療法を選択できるようにする技術を開発しています。



したがって、アグロテックで行うことは、腫瘍学で行うことと関連しています。ここには興味深いプロジェクトもたくさんあります。私たちが患者のために下す決定は、時には別々のバイオテクノロジーのスタートアップに変わることがあり、そのうちの1つが全部1つになります（しかし、もっと多くなるでしょう）。私たちが患者に使用するすべてのテクノロジーは、さまざまなタイプのデータの統合に関連しています。これは、技術的な観点からは、フェルマータで作成したストーリーに似ています。患者に可能な限り最も効果的な治療を提供するために組み合わせる必要のある視覚データ、遺伝子データ、および科学データがあります。



Q：フェルマータについて：どのくらいの生産量で利益を上げていますか？



それは、植物の種類やこれが発生する地域ほど地域に依存しません。この地域はそれほど影響を受けていません。これはプロジェクトに参加したいという私たちの願望に影響を与える可能性がありますが、私たちはテクノロジーを拡張する大きな可能性を秘めている大手メーカーを選択しようとしています。特定の生産の領域はそれほど重要ではありません：それは小さいかもしれませんが、そのような生産施設はたくさんあるかもしれません。



Q：土壌または水耕栽培で成長していますか？



私たちは両方の方法の経験がありますが、それはそれほど重要ではありません。



Q：都市の農民と協力するのは良い考えでしょうか？人々は若く、オープンマインドで、愛情深いイノベーションです



これは真実ですが、私たちは農民自身とは協力していませんが、彼らが使用する都市の農場を生産している人々と協力しています。これは、私たちが慎重に検討している作業分野の1つです。



特に、これが私たちが医療大麻とうまく連携する理由の1つです。これらの業界に携わる人々は、通常よりも技術に精通していることが多く、たとえば、彼らの生産は古典的な野菜の生産よりも技術的です。したがって、彼らはAIをはるかに簡単に導入するという考えを取り入れています。

Q：ハイパースペクトルカメラは通常、タスクに使用されます-非常に高価です。私たちが話しているカメラと、ファームごとに使用されているカメラの数は何ですか？



質問は複雑で、ファームごとにどれだけ使用されているかはわかりません。これは常に異なります。特定のトラス設計を調べます。カメラのスペクトル性もこれに依存します。マルチスペクトルカメラは、ドローンソリューションのようなものです。温室ソリューションは大きな市場のようなものではなく、厳しい基準はありません。可視スペクトル+ IRを撮影するプロジェクトでは、通常のカメラをよく使用します。ほとんどのタスクではこれで十分です。それほど高価ではありません。



チャンバーの数は、温室の設計と植物の種類によって異なります。古典的な野菜は工学的な挑戦だと前に言いました。たとえば、トマトの温室はジャングルです。植物は4メートル成長するため、個々の植物や葉を観察することは非常に困難です。しかし、サラダは小さくて平らで、それほど難しくありません。イチゴのように-または同じ大麻で、上から効果的に観察して、植物で何が起こっているのかを知ることができます。通常、私たちが使用するカメラの1つは、カメラを配置できる高さに応じて、200〜400平方メートルで十分です。



Q：残念ながら、フェルマータの特許は見つかりませんでした。

これらはまだ特許ではなく、出願中の特許です。



Q：欠員はありますか？

はい、興味のある方は、valeria.kogan @ fermata.techにアプリケーションを送信できます。私たちは常に興味深く才能のある人を探しています。



Q：真菌学を行うことを考えていますか？



私はその質問を本当に理解していません。また、この種の問題を視覚的に分析します。葉に虫がいるかどうか、栄養不足、さまざまな感染症などを分析し、これらすべてを監視して判断することができます。



Q：クラウドサービスのような大量生産を計画していますか？



これは非常に良い、非常に大きな質問です。事実、私たちのテクノロジーのクラウドサービスは最善のソリューションではありません。これが私たちが始めたところです。結局のところ、私たちは多くのデータを収集しており、高品質の画像を収集することが重要です。したがって、澄んだ雲は最適ではありません。クラウドとオンサイトの間に分散ソリューションがあります。オンサイトで画像を分析し、結果をクラウドに送信します。今、それは私たちにとって最も最適なアプローチのようです。しかし、これは製品の人気を低下させるものではありません。



Q：真菌学はキノコに関するものです[寄生虫ではありません]



キノコに関する1つのプロジェクトを行いました-キノコには興味深い問題があるとさえ言いました。現在、大規模なキノコプロジェクトはありませんが、この方向での開発に経験と関心があります。



Q：病状が現れる前に植物の必要性を判断することは可能ですか？



これは私たちの現在のアプローチの課題ではないと思います。私たちは人々が行う作業を自動化しようとしています。つまり、彼らはこのような葉を見たいと言って、それについての通知を受け取ります。そして私たちの仕事は、専門家が手動で行うよりも効率的かつ迅速にそれを行うことです。つまり、私たちは植物の状態を予測するという問題を解決していません。この課題が解決されるのは、気候と組み合わせて視覚データを使用する場合のみです。しかし、これはある種の栄養上の問題に関係しています。害虫や感染症に関しては、すでに起こっている場合にのみこれを判断します。



Q：フェルマータとデータセットについて教えてください：何を収集し、どのようにマークアップしましたか？そしてニューラルネットワークについて-あなたが何をしているのかを大まかに理解するためのコラボレーションはありますか？



最初に、インターネット上で開かれているすべてのものからデータセットを収集しました。たとえば、ケーゲルや他のリソース、特にアジアのリソースで開催されたすべてのコンテストから、興味深いことがたくさんあります。さまざまな百科事典から、あらゆる種類の農学フォーラムから写真を収集しました。すべてを収集し、マークを付けようとしました。



クライアントを獲得したとき、しばらくして、クライアントと協力するための手順を練りました。たとえば、クライアントは温室全体を殺す可能性のある非常にまれな悪意のある部分を検出する必要があり、この部分の画像は多くありません。そして、彼ら自身がそれを見るとすぐに写真を撮り、私たちに画像を送ってくれます。また、スペシャリストは定期的に出張し（特に新工場で作業している場合）、写真を撮り、内部のスタッフをトレーニングします。これにより、データセットを補充して品質を向上させるためのデータが常に送信されます。



まず、マーキングの社内スペシャリストがいます。私たちは農学者のネットワークを持っています-異なる技術、異なるタイプの植物、そして異なる地域でのそれらの問題の専門家（同じ植物が異なる国や異なる大陸で異なる問題を抱えている可能性があるため、これは重要です）。また、マーキングにはクライアントの農学者を積極的に関与させます。彼らはデータを共有する準備ができています。彼らはそれが彼らにとってより良いことを理解しているからです。農学者が彼らが直面している課題を私たちに伝えるために週に2時間費やすなら、私たちはそれらをよりよく解決することができます。



コラボについて-おそらく今はそうではありません。しかし、質問は興味深いです、私はそれについて考えませんでした。私はみんなと相談します、多分そのような何かが組織されるべきです。



Q：開発プロセスと結果は正確には何ですか？



その結果、最終製品がシステムになります。私たちは温室に来て、カメラセンサーを設置します。そして、クライアントは、気候と植物の健康に起こるすべてを示すダッシュボードを持っています。アラートには、いつ、どのように情報が表示されます。クライアントは、これらの植物で何をしているかをマークして追跡できます。つまり、製品とは、農学者が働き、植物のすべての状態と健康状態が見える環境です。



Q：1台のカメラは200〜400平方だとおっしゃいましたが、縦型の多層農場での経験はありますか？



はい、そのような経験があります（実際、私たちはこの経験から始めました）。もちろん他のカメラも使われています。従来の温室では、ズームを大きくして広い領域をカバーすることが重要ですが、垂直温室では別のアプローチが必要です。彼らはより安価なカメラを使用しているため、さまざまな列の植物を観察することができ、カメラをそれほど遠くに設置することはできないことに気づきました。



Q ：微細藻類についてどう思いますか？



残念ながら、私はこれの専門家ではありません、私は答えることができません。



Q：土壌水分モニタリングの自動化、灌漑の自動化の必要性の結果はわかりますか？



はい、これは非常に重要なタスクです。そのような企業（特にイスラエルで活動している-そのような技術の中心）は、主に私たちのパートナーであると考えています。彼らは灌漑の自動化に従事しており、私たちは植物を監視し、それらのシステムがどれだけうまく機能しているかについてフィードバックを与えることができます。この問題を解決する成功した企業はたくさんあるように思えますが、私はこれ以上何も言えません（専門家ではありません）。



Q：現在、定量的にどの州にいますか、地理的にどこにいますか、独自のハードウェアR＆D部門はありますか（または計画されていますか）？



同社のスタッフは現在約13名です。地理的には、これは複雑な問題であり、私たちは多くの場所にいます。モスクワには開発チームがあり、イスラエルにはチームがあり、ドイツには人々がいます。機械学習に集中するために、チーム外のより標準的なタスクを解決するために開発をアウトソーシングする場合があります。そのため、チームは世界中に非常に広く散らばっています。



ハードウェアの研究開発は今のところありそうにありません。私はソフトウェアに焦点を当てたいと思います。これは私たちが今どこに移動し、どこになりたいかによるものです。私たちが潜在的に最も興味深いパートナーと見なしているのは、非常にクールで非常に強い企業です。範囲。私たちは、専門家である部分を完成させるのではなく、不必要な競争を生み出し、新しい分野を探索するために時間を無駄にしたくありません。



Q：私の質問は、垂直農法とそこで使用された



数についてでした。正確な数はわかりません。実用的な興味がある場合は、後で償却することができます。



Q：北部の農業生産者（ウラルおよびさらに北部の温室複合施設）とのビジネスを見たことがありますか？



北部のいくつかのメーカーと話をしようとしましたが、当時は成功しませんでした。これは私たちの旅の始まりでした。今は私たちの優先事項であるこれらの種類の植物に焦点を合わせているので、私たちはこの話に戻りませんでした。



Q：小麦、ひまわりはどうですか？ドローン？



私はこれに懐疑的です。私たちはドローンを製造しているさまざまな企業と話をして、その解決策を見つけようとしました。今私にとって危険と思われるのはドローンによるアプローチであり、私たちはこの方向に進んでいません。しかし、この種のモニタリングを現場でどのように行うことができるかについていくつかの興味深いアイデアがありますが、現在、これは私たちの研究開発の優先事項ではありません。



Q：人工知能の分野（どのプログラミング言語、どの数学分野）で働くために必要な教育は何ですか？



私たちのプログラミングは主にPythonです。数学のどの分野でもプログラミングが得意であるように思われますが、厳しい要件はありません。原則として、AIに取り組む社内チームを探している人々、つまり機械学習のスペシャリストは、記事を読んで、そこに書かれていることを実装できるはずです。つまり、標準ライブラリと標準の既存のネットワークを使用するだけではありません。私たちにとって、現在のテクノロジーの最前線に立つことが重要です。



追加の質問、協力のアイデアがある場合、または私たちのチームに参加したい場合は、（valeria.kogan@fermata.tech）と書いてください。喜んでお会いします。