Роботы Treeswift спасают леса с воздуха
Леса покрывают 30% суши Земли, но эта цифра сокращается. Несмотря на их ключевую роль в сохранении дикой природы и переработке углекислого газа, многим лесам угрожают вырубка и пожары. Ситуацию усугубляет нехватка количественных данных, необходимых лесникам и экологам для принятия важных решений.
Стивен Чен, сооснователь и CEO Treeswift и докторант в области компьютерных наук в Пенсильванском университете, хочет это изменить.
Автономные роботы для леса
Компания Treeswift, созданная на базе лаборатории GRASP, использует рои автономных летающих роботов, оснащенных лидарами, для мониторинга, инвентаризации и картографирования лесных массивов. Дроны собирают изображения местности и преобразуют их в 3D-карты, которые можно анализировать для получения точных количественных измерений биомассы леса.
Собранные данные имеют три основных направления применения:
- Расчет запасов древесины для лесной промышленности.
- Картографирование лесов для их сохранения.
- Измерение биомассы и горючих материалов для предотвращения распространения лесных пожаров.
«Мы пытаемся создать универсальную систему, которая решает множество проблем», — говорит Чен.
От исследований к реальному миру
Идея Treeswift родилась из исследований Чена в лаборатории GRASP под руководством Виджая Кумара, где он работал над автономными роботами, включая разработку для точного земледелия.
«Я хотел, чтобы мои исследования стали чем-то большим, чем статья на полке. Я хотел создать нечто, что действительно изменит мир», — объясняет Чен свое решение стать предпринимателем.
Команда Treeswift, собравшаяся в Пенсильванском университете, делает шаг к автоматизации лесной отрасли. Традиционные методы сбора данных — ручные: лесники выходят в лес, размечают участки и измеряют деревья рулеткой. Treeswift предлагает революцию с помощью данных и ИИ.
«Спутниковые снимки показывают только кроны деревьев. Нам нужно видеть и то, что под ними. Роботы могут заполнить этот пробел в сборе данных», — говорит Чен.
Точные данные для климатических действий
Особенно остро проблема стоит в оценке пожарной опасности. Сегодня лесники оценивают количество горючих материалов («топливную нагрузку»), визуально сравнивая свой лес с фотографиями из цифровой серии Лесной службы США — метод крайне неточный.
«Просто нет адекватных инструментов для сбора более точных данных для людей, которые принимают важные решения о будущем наших лесов и климата», — отмечает Чен.
Компания уже сотрудничает с лесными компаниями, Лесной службой Нью-Джерси и США, проводя полевые испытания в Уортонском государственном лесу. В декабре 2019 года Treeswift получил грант NSF на исследования и разработки.
Безопасность, эффективность и будущее
Роботы Treeswift не только ускоряют съемку и повышают точность данных, но и снижают риски для лесников («объездчиков»), которым приходится работать в опасных условиях — среди змей, клещей, зарослей и экстремальных температур.
«Мы хотим, чтобы оператор мог оставаться вне леса, в грузовике на дороге. Таким образом, он работает в комфорте и собирает данные быстрее», — говорит Чен.
В настоящее время команда создает полуавтономных роботов с алгоритмами предотвращения столкновений, управляемых человеком, с целью перейти к полностью автономным системам. Компания также активно развивает симуляции для тестирования технологий в виртуальном мире, что особенно актуально в условиях пандемии и для международного сотрудничества.
Чен подчеркивает, что технология не предназначена для замены людей: «Когда я общался с лесниками, я узнал, что число молодых людей, идущих в лесную отрасль, сокращается. Эти роботы не заменят рабочие места. Вместо этого они предоставят новые инструменты людям, у которых есть понимание и страсть к управлению нашими лесами. Мы заменяем не человека, мы заменяем рулетку».