Beskrivning

Mineral: Revolutionerande jordbruk med AI och maskinuppfattning

I takt med att klimatförändringarna fortsätter att hota vår planet har det blivit viktigare än någonsin att hitta hållbara och effektiva sätt att producera livsmedel. Ett företag, Mineral, är fast beslutet att anta utmaningen genom att utnyttja kraften i artificiell intelligens (AI) och maskinuppfattning för att revolutionera jordbruket.

Att tänka nytt kring livsmedelsproduktion

Minerals uppdrag är att öka jordbruksmarkens produktivitet på ett hållbart sätt genom att omvandla all världens jordbruksdata till värdefulla insikter. Företaget föddes ur Alphabets "moonshot factory", X, och drivs av sin naturliga nyfikenhet och passion för att ställa frågor:

• Kan vi producera mer mat samtidigt som vi använder mindre av jordens resurser?
• Hur kan vi anpassa oss till det snabbt föränderliga klimatet för att förbättra grödornas motståndskraft?
• Finns det en möjlighet att förbättra den biologiska mångfalden på ett produktivt sätt för att hela planeten?

Motorn för kunskap om mineraler

Minerals ständigt lärande och ständigt förbättrande kunskapsmotor utgör kärnan i bolagets arbetssätt. Denna motor består av flera komponenter:

Källor till uppgifter

Mineral samlar in data från ett brett spektrum av källor, t.ex:

• Uppfattning om mineraler
• Fjärravkänning
• Uppgifter om utrustning
• FMIS-uppgifter
• Klimatdata
• Data om jordmånen
• IoT-data
• Text/röstdata
• Och många fler...

Mineralperception och fjärranalys

Mineral Perception använder edge perception-verktyg för att extrahera högkvalitativa dataströmmar från bilder för att skapa ny förståelse på växtnivå. Pipelines för fjärranalys modellerar nya, storskaliga datalager från satellitdatakällor med hög noggrannhet.

Analytiska och generativa motorer

Dessa motorer rensar, organiserar, sammanfogar, syntetiserar och visualiserar olika multimodala data från olika källor. Den ständigt växande kunskap som genereras matas tillbaka till analysmotorn och förbättrar kontinuerligt dess modeller, hastighet och noggrannhet när det gäller att lösa angelägna jordbruksutmaningar.

Rekommendationer och åtgärder

Partners kan använda de nya genererade insikterna för att forma sina beslut och driva sin infrastruktur och sina plattformar. Dessa åtgärder leder till mer data, som sedan går in i analysmotorn för ständigt lärande.

Tillämpningar av mineralteknik

Minerals teknik har många användningsområden, t.ex:

• Prognoser för avkastning: Exakt förutsägelse av grödornas avkastning från massiva datamängder, allt från småskaliga grödförsök till jordbruk i produktionsskala.
• Spårning av ogräs: Multimodala lösningar för ogrässpårning möjliggör tidiga, korrekta och exakta insatser för att öka skörden och visualiseringen av ogräskartor under hela säsongen.
• Möjliggörande av försäljning: Ge leverantörer av utsäde och insatsvaror oöverträffade insikter om grödor och tidig tillgång till fältdata, vilket möjliggör regional expansion och expansion av leveranskedjan.

Vision och framtida utveckling

Minerals vision är att bli den självklara resursen för grödhälsa, hållbarhet och kunskap för jordbrukets nästa språng framåt. De är dedikerade till att avkoda komplexiteten i växtdata, samarbeta med experter för att lösa jordbruksutmaningar och tänja på gränserna för vad som är möjligt.

Med data från 10% av världens jordbruksmark och tre stora kunder är Alphabets agtech-startup Mineral redo att spela en avgörande roll i framtidens jordbruk. Genom att utnyttja kraften i AI och maskinuppfattning förändrar Mineral hur vi uppfattar och skyddar växtliv, vilket i slutändan hjälper oss att bättre föda mänskligheten.

Mineral är främst ett teknik- och mjukvaruföretag som använder artificiell intelligens, maskininlärning och avancerad dataanalys för att tillhandahålla värdefulla insikter och lösningar för hållbart jordbruk. Mineral fokuserar inte specifikt på robotteknik eller drönare, men deras teknik kan potentiellt integreras med sådana system för att ytterligare förbättra jordbruksmetoderna.

Mineral.ai tillverkar i sig inga robotar. Istället fokuserar man på att utveckla AI-driven teknik, maskinuppfattning och avancerad dataanalys för att tillhandahålla värdefulla insikter och lösningar för hållbart jordbruk.

Besök mineral.ai