samedi, novembre 23, 2024

Alphabet X diplômés de l’entreprise robotique d’agtech Mineral

Un peu plus de deux ans après ses débuts publics, Mineral devient sa propre société Alphabet. L’équipe, anciennement connue sous le nom de « Computational Agriculture Project » (pas de prix pour avoir deviné pourquoi ils ont adopté le nouveau nom), vient d’être diplômée des laboratoires X « moonshot ».

« Après cinq ans d’incubation de notre technologie à X, l’usine Moonshot d’Alphabet, Mineral est désormais une société Alphabet », a déclaré le PDG Elliott Grant dans un article de blog. « Notre mission est d’aider à faire évoluer l’agriculture durable. Pour ce faire, nous développons une plate-forme et des outils qui aident à rassembler, organiser et comprendre des informations inédites sur le monde végétal et à les rendre utiles et exploitables. »

Des années après avoir tenté de créer une division robotique en grande partie par acquisition, Alphabet semble en développer une autre de manière organique en interne. Mineral suit Everyday Robots et Intrinsic en passant de X à une filiale entièrement publiée d’Alphabet.

Mineral utilise ses robots internes pour créer des ensembles de données et effectuer des recherches sur différentes cultures. Il explique que – au cours de sa demi-décennie d’existence (principalement furtive) – il a été découvert que la plupart des entreprises font un assez bon travail en collectant l’étendue des données nécessaires pour tirer parti de l’apprentissage automatique.

« Il n’existe pas de mode unique de collecte de données adapté à chaque tâche ou culture agricole », déclare Grant. « Nous avons commencé avec un rover végétal qui pouvait capturer d’énormes quantités d’images de haute qualité, et au fil du temps, nous avons développé une technologie de perception généralisée qui peut fonctionner sur des plates-formes telles que des robots, des équipements agricoles tiers, des drones, des dispositifs sentinelles et des téléphones portables. »

L’objectif final de l’entreprise est de créer des ensembles de données détaillés et riches qui peuvent être utilisés par les agriculteurs du monde entier pour exploiter des facteurs de croissance jusque-là inconnus. Ce faisant, il espère contribuer à cultiver des cultures plus résistantes au changement climatique, sans aggraver le problème urgent.

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