Flox Intelligence: ხელოვნური ინტელექტი, რომელიც გარეულ ცხოველებს ინფრასტრუქტურასთან შეჯახებისგან იცავს

გარეულ ცხოველებსა და ინფრასტრუქტურას შორის კონფლიქტი გლობალური პრობლემაა, რომელიც ყოველწლიურად მილიონობით დოლარის ზარალს და მრავალრიცხოვან შეფერხებებს იწვევს. მაგალითად, აშშ-ის სამოქალაქო ავიაციის ფედერალური სააგენტოს (FAA) მონაცემებით, 1990 წლიდან 2025 წლამდე პერიოდში, ცხოველებთან შეჯახების შემთხვევებმა სამოქალაქო ავიაციას წელიწადში საშუალოდ 272 მილიონი დოლარი დაუჯდა.

მსგავსი პრობლემა დგას ევროპაშიც. საფრანგეთის სარკინიგზო ოპერატორი SNCF აცხადებს, რომ გარეული ცხოველები ყოველწლიურად 8,000-ზე მეტ მატარებელს აფერხებენ, რაც რეისების დაგვიანების ხუთ ძირითად მიზეზს შორის სახელდება. მხოლოდ ბრეტანის რეგიონში, 2023 წელს მატარებლები ცხოველებს 120-ჯერ შეეჯახნენ, რამაც 660 რეისის შეფერხება და ჯამში 15,000 წუთზე მეტი დაგვიანება გამოიწვია.

სწორედ ამ გამოწვევების საპასუხოდ, სარა ნოზკოვამ დააფუძნა Flox Intelligence — სტარტაპი, რომელიც გარეული ცხოველების დასაფრთხობად ტრადიციული მეთოდებისგან (სირენები, განათება, ღობეები ან გაწვრთნილი შევარდნები) განსხვავებულ მიდგომას იყენებს. ნოზკოვას თქმით, რომელიც 13 წლის განმავლობაში ტრანსპორტისა და ავტონომიური მანქანების სფეროში მუშაობდა, მანქანები კარგად მუშაობენ ქალაქებსა და ქარხნებში, მაგრამ ბუნების კომპლექსურ გარემოში ხშირად „ბრმავდებიან“.

როგორ მუშაობს Flox-ის ტექნოლოგია

სტოკჰოლმის KTH სამეფო ტექნოლოგიური ინსტიტუტის ხელოვნური ინტელექტის ლაბორატორიაში შექმნილი სისტემა რეაგირებს არა მხოლოდ ცხოველის სიახლოვეზე, არამედ მის ქცევასა და სახეობაზეც. Flox-ის მუშაობის პროცესი შემდეგ ეტაპებს მოიცავს:

• აქტივაცია: მოძრაობის სენსორი ააქტიურებს მოწყობილობას, როდესაც სიახლოვეს გადაადგილებას დააფიქსირებს.
• იდენტიფიკაცია: კამერა და ლოკალური ხელოვნური ინტელექტის მოდელები აანალიზებენ გამოსახულებას და ადგენენ, თუ რომელი სახეობის ცხოველია სიახლოვეს.
• რეაგირება: მოწყობილობა გამოსცემს კონკრეტული სახეობისთვის შესაბამის ხმას მის დასაფრთხობად.
• დასწავლა: სისტემა სწავლობს გამოცდილებიდან და ცვლის სიგნალებს, რათა ცხოველები განმეორებად ხმებს არ შეეჩვიონ.

Flox იყენებს ე.წ. edge მოწყობილობებს, რაც იმას ნიშნავს, რომ მონაცემები მუშავდება ადგილზე და არა ღრუბლოვან სერვერზე. ეს უზრუნველყოფს მყისიერ რეაგირებას და ავტონომიურობას.

პროდუქტები და ბიზნეს მოდელი

ამჟამად კომპანია ყიდის ელემენტებზე მომუშავე მოწყობილობებს, რომელთა დამონტაჟება შესაძლებელია ბოძებზე, ხეებსა და სხვა კონსტრუქციებზე. გარდა აპარატურისა, Flox მომხმარებლებს სთავაზობს პროგრამულ პლატფორმას, რომელიც საშუალებას იძლევა:

• თვალი ადევნონ მოწყობილობების განლაგებას და რეალურ დროში მიმდინარე მოვლენებს.
• მოამზადონ ანგარიშები რეგულაციებთან შესაბამისობისთვის.
• განახორციელონ ბიომრავალფეროვნების მონიტორინგი.

კომპანიის გრძელვადიანი მიზანია პროგრამული უზრუნველყოფის ინტეგრირება უშუალოდ მატარებლებში, ავტომობილებსა და დრონებში. Flox-ს უკვე აქვს პარტნიორობა ისეთ გიგანტებთან, როგორიცაა მატარებლების მწარმოებელი Alstom.

ბაზარი და პერსპექტივები

„ფიზიკური ხელოვნური ინტელექტი ქარხნებიდან გამოდის და ბუნების ქაოტურ გარემოში გადაინაცვლებს. ყველა მანქანას, რომელიც გარეთ მუშაობს — იქნება ეს მატარებელი, სატვირთო თუ ტრაქტორი — დასჭირდება ბუნების გაგება“, — აცხადებს ნოზკოვა.

დღეისათვის ჩრდილოეთ ამერიკაში, ევროპასა და ავსტრალიაში Flox-ის 150-მდე მოწყობილობაა განთავსებული აეროდრომებზე, სარკინიგზო დერეფნებში, ეროვნულ პარკებსა და სამთო-მოპოვებით ობიექტებზე. კომპანია გეგმავს 2026 წლის ბოლოსთვის შემოსავალი 1.5 მილიონ დოლარამდე გაზარდოს.

მიუხედავად იმისა, რომ ბაზარზე არსებობენ კონკურენტები, როგორიცაა Robin Radar-ის Scarecrow ან iCHASE, Flox-ის უპირატესობა მის მიერ შეგროვებული მონაცემების მასშტაბშია. კომპანიამ უკვე მოიზიდა 5 მილიონი დოლარის ინვესტიცია და ამჟამად 10 მილიონი დოლარის მოცულობის A სერიის დაფინანსების რაუნდს ხსნის, რაც მოწყობილობების რაოდენობის რამდენიმე ათასამდე გაზრდას მოხმარდება.