Trefos, una startup de IA, les permite a los silvicultores ver el bosque detrás del árbol.
Usando lidares personalizados y drones con cámaras, la compañía de Philadelphia recopila datos para realizar mapas forestales 3D de alta resolución. Estas métricas permiten a las agencias gubernamentales y la industria forestal estimar el volumen de madera y biomasa presente en un área de bosque, así como la cantidad de carbono almacenado en los árboles.
Con este nivel de detalle sin precedentes, los silvicultores pueden tomar mejores decisiones cuando, por ejemplo, evalúan la necesidad de realizar quemaduras controladas para eliminar la biomasa y reducir el riesgo de incendios forestales.
“A menudo, los bosques son muy densos, y tienen un diseño muy repetitivo”, dijo Steven Chen, fundador y CEO de la empresa emergente, que forma parte del programa NVIDIA Inception, que apoya a este tipo de empresas desde el desarrollo del producto hasta su implementación. “Podemos usar algoritmos de deep learning para detectar árboles, aislarlos de las ramas y vides circundantes, y usarlos como puntos de referencia.”
Los algoritmos de deep learning, entrenados con GPU de NVIDIA, detectan árboles tanto de imágenes de cámara como de nubes de puntos de lidares. La IA puede aumentar enormemente la cantidad de datos que los silvicultores pueden recopilar, al tiempo que ofrece resultados mucho más rápido que el monitoreo forestal tradicional, donde los científicos caminan físicamente por el terreno forestal para registrar métricas de interés, como el ancho del tronco de un árbol.
“Es un proceso que consume mucho tiempo, a menudo se realiza caminando por bosques muy densos con una cinta métrica”, dijo Chen. “Tomaría al menos un día inspeccionar 100 acres y se medirían menos del 2 % de los árboles.”
Al recopilar datos mediante sensores lidar montados en drones y sensores de cámara, solo toma 30 minutos recorrer los mismos 100 acres y se mide cada árbol.
Llevar la IA a un Árbol
Chen comenzó su carrera en finanzas, trabajando como comerciante de productos agrícolas. “Allí vi la importancia de obtener datos de inventario para los bosques”, dijo.
Entonces, cuando se unió a la Universidad de Pennsylvania como estudiante de posgrado de Robótica, comenzó a trabajar en formas en que la robótica y el machine learning pueden ayudar a obtener una mejor imagen del diseño y las características de los bosques de todo el mundo. Gran parte de la investigación detrás de Trefos se originó en el trabajo de Chen en Vijay Kumar Lab, un grupo de investigación de robótica en UPenn.
Los drones personalizados de Trefos pueden volar de forma autónoma a través de bosques organizados y plantados y bosques salvajes. Chen y su equipo están trabajando con el Servicio Forestal de Nueva Jersey, que permite que los drones de Trefos vuelen a través de los bosques estatales y brinden una perspectiva sobre los tipos de métricas que serían útiles para los silvicultores.
La compañía ha recopilado y etiquetado sus propios datos de entrenamiento para garantizar una alta calidad y mantener el control sobre las propiedades que se etiquetan, como si los algoritmos deben clasificar un árbol y sus ramas como dos elementos separados o solo uno.
Parte del procesamiento se realiza en el edge, lo que ayuda a volar el drone de forma autónoma a través de los bosques. Pero los datos recopilados para el mapeo se procesan sin conexión en el hardware de NVIDIA, incluidas las GPU TITAN y las GPU RTX en los sistemas de escritorio, además de la estación NVIDIA DGX y el servidor DGX-1 para las cargas de trabajo que requieren más capacidad de procesamiento.
Sus algoritmos de IA se desarrollan utilizando el framework de deep learning TensorFlow. Si bien la plataforma de drones actualmente captura imágenes con una resolución de 1megapíxel, Trefos está buscando cámaras 4K para el producto implementado.
Chen fundó Trefos hace menos de dos años. La compañía recibió una subvención del programa de Investigación de Innovación para Pequeñas Empresas de la Fundación Nacional de Ciencias y está realizando pruebas piloto en bosques de los Estados Unidos.