El sistema de visión de Orchard convierte los equipos agrícolas en recolectores de datos impulsados ​​por IA

El sistema de visión de Orchard convierte los equipos agrícolas en recolectores de datos impulsados ​​por IA

La robótica agrícola no es un fenómeno nuevo. Hemos visto sistemas que recogen manzanas y bayas, eliminan las malas hierbas, plantan árboles, transportan productos y más. Pero si bien se entiende que estas funciones son las características centrales de los sistemas automatizados, aquí ocurre lo mismo que en toda la tecnología: todo se trata de los datos. Una gran parte del valor de cualquiera de estos productos es la cantidad de información procesable que recopilan sus sensores integrados.

En cierto sentido, el sistema de Orchard Robotics está eliminando al intermediario. Eso no quiere decir que todavía no haya mucho valor potencial en la automatización de estas tareas durante la escasez de mano de obra, pero el sistema de la joven startup está reduciendo la barrera de entrada con un módulo de detección que se conecta a hardware interesante como tractores y otros vehículos agrícolas.

Si bien muchos agricultores están felices de adoptar tecnologías que potencialmente pueden aumentar su rendimiento y desempeñar funciones que han sido difíciles de mantener, los sistemas robóticos totalmente automatizados pueden tener un costo demasiado prohibitivo como para justificar dar el primer paso.

Como sugiere el nombre, Huerta está empezando centrándose en los cultivos de manzanas. Las cámaras del sistema pueden capturar hasta 100 imágenes por segundo, registrando información sobre cada árbol por el que pasa. Luego, el software Orchard OS utiliza IA para crear mapas con los datos recopilados. Eso incluye cada brote/fruta que se ve en cada árbol, su distribución e incluso el tono de la manzana.

“Nuestras cámaras capturan imágenes de árboles desde el brote hasta la floración y la cosecha, y utilizan visión por computadora avanzada y modelos de aprendizaje automático que hemos desarrollado para recopilar datos precisos sobre cientos de millones de frutas”, dice el fundador y director ejecutivo Charlie Wu. “Este es un paso adelante monumental con respecto a los métodos tradicionales, que se basan en muestras recolectadas manualmente de unas 100 frutas”.

Mapeados por cortesía del GPS a bordo, los agricultores obtienen una imagen más completa de la tasa de éxito de sus cultivos, hasta la ubicación y el tamaño del árbol, en un par de pulgadas. La empresa se fundó en la Universidad de Cornell en 2022. A pesar de su corta edad, ya comenzó a probar la tecnología con agricultores. Las pruebas de campo de la temporada pasada aparentemente tuvieron suficiente éxito como para despertar el interés real de los inversores.

Esta semana, la empresa con sede en Seattle anuncia una ronda inicial de 3,2 millones de dólares, liderada por General Catalyst. Humba Ventures, Soma Capital, Correlation Ventures, VU Venture Partners y Genius Ventures también participaron en la recaudación, que sigue a una inversión previa no anunciada de 600.000 dólares.

La financiación se destinará a aumentar la plantilla, la investigación y el desarrollo y acelerar los esfuerzos de comercialización de Orchard.

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