Egy intelligens gép születése

A Blue River Technology története egy egyetemi MBA programon kezdődött. A tanrendben szereplő vállalkozási kurzus keretében a hallgatók projektmunkában vettek részt: egy vállalkozás terveit kellett kidolgozniuk saját ötleteik alapján. Két hallgató először egy nagyobb fűnyíró robot koncepcióján gondolkodott. Szerencsére gyorsan kiderült, hogy a megkérdezett farmereknek nincs ilyenre szükségük: vannak jó kaszáló gépeik erre a célra, és embereik is, akik vezetik azokat. Új ötletet kellett keresni. Mire lenne valóban szükségük a gazdáknak, mi okoz problémát nekik? A beszélgetésekből kikristályosodott a válasz: a vetések ritkítása és gyomlálása kellemetlen, nehéz és lassú munka, sok ember kell hozzá, magasak a bérköltségek, alacsony a hatékonyság. Gyomirtásnál az emberi munka kiváltható vegyszerezéssel, a permetezés viszont drága és pazarló tevékenység, a vegyszerek okozta környezeti ártalmakról nem is beszélve. Ritkításhoz és gyomirtáshoz kellene valamilyen okos, hatékony és takarékos gép, egy új intelligens robot.

A projektbe belevágó végzett hallgatók céget alapítottak és munkához láttak. A ritkítás és a gyomlálás (kapálás) fogásait egy képzetlen ember is könnyen megtanulja, egy gépnek viszont rendkívül nehéz feladatok ezek: fel kell ismerni a földből frissen kibújt növényeket, el kell dönteni, hogy mit tartunk meg és mit nem, majd a döntést végre is kell hajtani, ráadásul mindezt gyorsan és hatékonyan. A felismeréshez adatok kellenek és olyan algoritmus, ami képes mintázatok villámgyors azonosítására. A felismerés nem elég: a felesleges növényeket ki is kell irtani.

A ritkítás és a gyomirtás közül az utóbbi a nehezebb feladat, gyomból ráadásul többféle van, tehát az sem mindegy, hogy milyen a permetezőszer összetétele. Az alapítók a nehezebben elérhető célt tűzték ki maguk elé, de azzal is tisztában voltak, hogy annak eléréséhez a cég indulásakor még nem álltak rendelkezésre a technikai feltételek: a gépi tanulás gyerekcipőben járt, az első fejezetben említett Deep Learning technológia még nem létezett, a mezőgazdasági gépekbe nem lehetett összetett grafikus műveletek elvégzésére alkalmas processzort beépíteni. A fejlesztők ezért kezdetben a könnyebben megvalósítható ritkító robotra koncentráltak, miközben tudták, hogy a végső stratégiai cél a gyomirtás. Több év munkájával először a ritkító gép született meg, majd elkészült a gyomirtó robot működő prototípusa is.

A gyomirtó robot egy kocogó ember sebességével halad a vetés fölött. A gyomok azonosítása optikai felismeréssel történik: az intelligens gép meglát, felismer, dönt, vegyszert választ majd célzottan „kilövi” a kártékony növényt. Okosságát a gépi tanulásnak, a mesterséges intelligenciának köszönheti: fejlesztéséhez a Deep Learning technológiát használták, példák ezreivel „tanították” meg a növények megkülönböztetésére és azonosítására. A gyakorlati tesztelés során kiderült, hogy a felismerő képességét tekintve a gép jobb az embernél. A robot sok ember munkáját takarítja meg, a gyomok irtásához pedig kilencven százalékkal kevesebb vegyszert használ a hagyományos permetezőgépeknél.

Milyen tudásra volt szükség a koncepció megvalósításához? Robotika, mesterséges intelligencia, mechanika, mezőgazdasági növénytermelés, a vegyszerek kémiája, üzletépítés, pénzügyek… Elég a legfontosabb szakterületeket említeni, és rögtön látszik, hogy rendkívül összetett feladatról van szó. Komplex feladathoz komplex csapatra van szükség. Ha betekintünk a cégről megjelent hírekbe, interjúkba, videókba, láthatjuk, hogy bár kis szervezetről van szó, abban nagyon sokféle szakembert, specialistát sikerült összegyűjteni. De nem csak a szakértelemről van szó: vannak közöttük fiatalok és idősebbek, férfiak és nők, a fotókon egymás mellett bukkannak fel európai és ázsiai arcok. A cég befektetői, köztük jól ismert kockázati tőkések, bizonyára alaposan megnézték, képes-e a csapat egy ilyen összetett innováció megvalósításához, tükrözi-e a csapat komplexitása a feladatét. A cég honlapján, a csapat fényképe alatt ott áll a következő mondat: „Our differences make us better”, vagyis „A sokféleség jobbá tesz bennünket”.

A fejlesztés fontos mérföldkőhöz érkezett: 2017 végén a vállalkozást 305 millió dollárért felvásárolta egy nagy multinacionális mezőgazdasági gépgyártó vállalat. Üzletfejlesztési szempontból a lépés logikus, hiszen egyrészt a tervek és a prototípus elkészítése után a sorozatgyártásnak és az értékesítésnek kell következnie, amire egy gyárakkal és globális hálózattal rendelkező, tapasztalt óriáscég nyilvánvalósan alkalmasabb, másrészt a felvásárlási ajánlat jó lehetőség a befektetőknek a kiszállásra vagy pozíciójuk újragondolására. Egy ipari óriás részeként a mai kisvállalkozás még komplexebb környezetbe fog kerülni, a sokféleség magasabb fokozatba lép.

Epilógus: úgy tudom, Magyarországon az elkövetkező években dőlni fog a tőke a vállalkozásokba, pénzben nem lesz hiány. Kíváncsi vagyon, hány ilyen exitünk lesz öt-hét év múlva. 305 millió dollár az ár, ebből vonjuk le a 30 millióra rúgó tőkebefektetést, az annyi mint 275 millió dollár. Állítólag jók vagyunk matekból, informatikából, zsírosak itt a szántóföldek, kedvező az éghajlat. A lecke fel van adva.