Jay Schroeder, CTO di CNH – Serie di interviste

Jay Schroeder ricopre il ruolo di Chief Technology Officer (CTO) di CNH, sovraintendendo alle operazioni di ricerca e sviluppo a livello globale dell’azienda. Le sue responsabilità includono la gestione di aree come tecnologia, innovazione, veicoli e attrezzature, tecnologia di precisione, esperienza utente e gruppo motore. Schroeder si concentra sull’ampliamento del portfolio di prodotti dell’azienda e sulle capacità di tecnologia di precisione, con l’obiettivo di integrare soluzioni di precisione in tutta la gamma di attrezzature. Inoltre, è coinvolto nell’ampliamento delle offerte di propulsione alternativa di CNH e nella governance dei processi di sviluppo dei prodotti per garantire che il portfolio di prodotti dell’azienda soddisfi gli elevati standard di qualità e prestazioni.

Attraverso le sue varie attività, CNH produce e vende macchinari agricoli e attrezzature per la costruzione. L’intelligenza artificiale e le tecnologie avanzate, come la visione computerizzata, l’apprendimento automatico (ML) e i sensori delle telecamere, stanno trasformando il modo in cui queste attrezzature operano, consentendo innovazioni come trattori autonomi alimentati da intelligenza artificiale che aiutano gli agricoltori ad affrontare sfide complesse nel loro lavoro.

I trattori autonomi di CNH sono alimentati da modelli addestrati su reti neurali profonde e inferenza in tempo reale. Può spiegare come questa tecnologia aiuta gli agricoltori a svolgere compiti come la semina con estrema precisione e come si confronta con la guida autonoma in altri settori come i trasporti?

Mentre le auto a guida autonoma fanno notizia, l’industria agricola ha guidato silenziosamente la rivoluzione autonoma per oltre due decenni. Aziende come CNH hanno fatto da pioniere nella guida autonoma e nel controllo della velocità molto prima di Tesla (TSLA ). Oggi, la tecnologia di CNH va oltre la semplice guida per eseguire lavori altamente automatizzati e autonomi mentre si guida. Dalla semina precisa dei semi nel terreno esattamente dove devono essere, alla raccolta efficiente e ottimale dei raccolti e al trattamento del suolo, tutto mentre si guida attraverso il campo, l’agricoltura autonoma non solo tiene il passo con le auto a guida autonoma, ma le supera.

Inoltre, la tecnologia di CNH consente un’architettura software definita che integra senza sforzo una vasta gamma di tecnologie, consentendo l’automazione di compiti agricoli complessi che sono molto più impegnativi della semplice navigazione da punto A a punto B. L’interoperabilità nell’architettura consente agli agricoltori di controllare e personalizzare la loro attrezzatura attraverso le API aperte di CNH. A differenza dei sistemi chiusi, l’API aperta di CNH consente agli agricoltori di personalizzare la loro attrezzatura. Immaginate sensori delle telecamere che distinguono i raccolti dalle erbacce, attivati solo quando necessario, mentre il veicolo opera in modo autonomo. Questa flessibilità, combinata con la capacità di gestire terreni accidentati e compiti diversi, distingue la tecnologia di CNH.

Il concetto di “macchina per la risonanza magnetica per piante” è affascinante. Come utilizza CNH la sintesi di immagini e l’apprendimento automatico per far sì che le sue macchine identifichino il tipo di raccolto, lo stadio di crescita e applichino una nutrizione mirata?

Utilizzando l’intelligenza artificiale, le telecamere di visione computerizzata e enormi set di dati, CNH sta addestrando modelli per distinguere i raccolti dalle erbacce, identificare lo stadio di crescita delle piante e riconoscere la salute del raccolto in tutto il campo per determinare la quantità esatta di nutrienti e protezione necessari per ottimizzare il raccolto. Ad esempio, con l’Augmenta Field Analyzer, un’applicazione di visione computerizzata scansiona il terreno davanti alla macchina mentre si muove rapidamente attraverso il campo (fino a 20 mph) per valutare le condizioni del raccolto e determinare quali aree devono essere trattate e a quale ritmo, per renderle più sane.

Con questa tecnologia, gli agricoltori possono sapere e trattare esattamente dove nel campo si sta creando un problema, in modo che invece di coprire l’intero campo con un trattamento per uccidere le erbacce, controllare i parassiti o aggiungere nutrienti necessari per migliorare la salute del raccolto, le macchine a guida autonoma spruzzano automaticamente solo le piante che ne hanno bisogno. La tecnologia consente la quantità esatta di prodotto chimico necessario, applicato esattamente nel punto giusto per affrontare con precisione le esigenze delle piante e fermare ogni minaccia al raccolto. Identificare e spruzzare solo le erbacce che crescono tra i raccolti ridurrà l’uso di prodotti chimici nei campi fino al 90%. Solo una piccola quantità di prodotto chimico è necessaria per trattare ogni singola minaccia, anziché trattare l’intero campo per raggiungere le stesse minacce.

Per generare immagini sintetiche fotorealistiche e migliorare rapidamente i set di dati, CNH utilizza modelli procedurali biofisici. Ciò consente al team di creare e classificare milioni di immagini in modo rapido e efficiente senza dover impiegare tempo per catturare immagini reali alla scala necessaria. I dati sintetici integrano immagini autentiche, migliorando le prestazioni di addestramento e inferenza dei modelli. Ad esempio, utilizzando dati sintetici, è possibile creare situazioni diverse per addestrare i modelli, come condizioni di illuminazione diverse e ombre che si muovono nel corso della giornata. I modelli procedurali possono produrre immagini specifiche in base ai parametri per creare un set di dati che rappresenta diverse condizioni.

Quanto è precisa questa tecnologia rispetto ai metodi di agricoltura tradizionali?

Gli agricoltori prendono centinaia di decisioni importanti nel corso dell’anno, ma vedono i risultati di tutte quelle decisioni cumulative solo una volta: al momento del raccolto. L’età media di un agricoltore è in aumento e la maggior parte lavora per oltre 30 anni. Non c’è margine per l’errore. Dal momento in cui il seme viene piantato, gli agricoltori devono fare tutto il possibile per assicurarsi che il raccolto prosperi – il loro sostentamento è in gioco.

La nostra tecnologia elimina molte delle incertezze dei compiti degli agricoltori, come determinare il modo migliore per curare i raccolti in crescita, mentre dà agli agricoltori più tempo per concentrarsi sulla risoluzione di sfide aziendali strategiche. Alla fine della giornata, gli agricoltori gestiscono enormi aziende e si affidano alla tecnologia per aiutarli a farlo nel modo più efficiente, produttivo e redditizio.

Non solo i dati generati dalle macchine consentono agli agricoltori di prendere decisioni migliori e più informate per ottenere risultati migliori, ma i livelli elevati di automazione e autonomia nelle macchine stesse eseguono il lavoro meglio e su una scala più ampia di quanto gli esseri umani possano fare. Le macchine spruzzatrici possono “vedere” i punti critici in migliaia di acri di raccolti meglio degli occhi umani e possono trattare con precisione le minacce; mentre tecnologie come la lavorazione del terreno autonoma possono alleviare il peso di compiti ardui e faticosi e svolgerli con maggiore accuratezza e efficienza su larga scala rispetto a quanto potrebbe fare un essere umano. Nella lavorazione del terreno autonoma, un sistema completamente autonomo lavora il terreno utilizzando sensori combinati con reti neurali profonde per creare condizioni ideali con precisione al centimetro. Ciò prepara il terreno per consentire una spaziatura coerente delle file, una profondità precisa dei semi e una posizione ottimale dei semi nonostante i frequenti cambiamenti del terreno all’interno di un solo campo. I metodi tradizionali, spesso basati su macchinari gestiti dagli esseri umani, di solito producono risultati più variabili a causa della fatica dell’operatore, della navigazione meno coerente e della posizionamento meno preciso.

Durante la stagione del raccolto, le macchine combinate di CNH utilizzano l’elaborazione dei dati sui bordi e i sensori delle telecamere per valutare la qualità del raccolto in tempo reale. Come funziona questo processo decisionale rapido e quale ruolo svolge l’intelligenza artificiale nell’ottimizzare il raccolto per ridurre gli sprechi e migliorare l’efficienza?

Una mietitrebbia è una macchina incredibilmente complessa che esegue più processi – mietitura, trebbiatura e raccolta – in un’unica operazione continua. Viene chiamata mietitrebbia per questo motivo: combina ciò che un tempo erano più dispositivi in un’unica fabbrica su ruote. C’è molto che accade contemporaneamente e poco spazio per l’errore. Le macchine combinate di CNH prendono automaticamente milioni di decisioni rapide ogni venti secondi, elaborandole sui bordi, direttamente sulla macchina. I sensori delle telecamere catturano e elaborano immagini dettagliate dei raccolti raccolti per determinare la qualità di ogni chicco del raccolto che viene raccolto – analizzando i livelli di umidità, la qualità del grano e il contenuto di detriti. La macchina effettuerà automaticamente regolazioni in base ai dati delle immagini per implementare le migliori impostazioni della macchina per ottenere risultati ottimali. Possiamo farlo oggi per l’orzo, il riso, il grano, il mais, la soia e il canola e presto aggiungeremo capacità per il sorgo, l’avena, i piselli da campo, i girasoli e i fagioli commestibili.

Il ruolo dell’intelligenza artificiale ai bordi è cruciale nell’ottimizzazione di questo processo, utilizzando modelli di apprendimento profondo addestrati a riconoscere modelli nelle condizioni del raccolto. Questi modelli possono rapidamente identificare aree del raccolto che richiedono regolazioni, come la modifica della velocità della mietitrebbia o la modifica delle impostazioni di trebbiatura per garantire una migliore separazione del grano dal resto della pianta (ad esempio, mantenendo solo ogni chicco di mais e rimuovendo tutti i pezzi del cob e del fusto). Questa ottimizzazione in tempo reale aiuta a ridurre gli sprechi minimizzando i danni ai raccolti e raccogliendo solo raccolti di alta qualità. Migliora anche l’efficienza, consentendo alle macchine di prendere decisioni basate sui dati in movimento per massimizzare il raccolto degli agricoltori, riducendo allo stesso tempo lo stress operativo e i costi.

L’agricoltura di precisione guidata dall’intelligenza artificiale e dall’apprendimento automatico promette di ridurre gli sprechi di input e massimizzare il raccolto. Potrebbe spiegare come la tecnologia di CNH sta aiutando gli agricoltori a ridurre i costi, migliorare la sostenibilità e superare le carenze di manodopera in un panorama agricolo sempre più impegnativo?

Gli agricoltori affrontano enormi sfide nel trovare manodopera qualificata. Ciò è particolarmente vero per la lavorazione del terreno – un passaggio critico che la maggior parte delle aziende agricole richiede per preparare il terreno per l’inverno e creare migliori condizioni di piantagione nella primavera. La precisione è vitale nella lavorazione del terreno, con precisione misurata al decimo di pollice per creare condizioni di crescita ottimali per i raccolti. La tecnologia di lavorazione del terreno autonoma di CNH elimina la necessità di operatori altamente qualificati per regolare manualmente gli attrezzi per la lavorazione del terreno. Con il semplice tocco di un pulsante, il sistema autonomizza l’intero processo, consentendo agli agricoltori di concentrarsi su altri compiti essenziali. Ciò aumenta la produttività e la precisione conserva il carburante, rendendo le operazioni più efficienti.

Per quanto riguarda la manutenzione dei raccolti, la tecnologia di spruzzatura di CNH è dotata di oltre 125 microprocessori che comunicano in tempo reale per migliorare l’efficienza dei costi e la sostenibilità dell’uso di acqua, nutrienti, erbicidi e pesticidi. Questi processori collaborano per analizzare le condizioni del campo e determinare con precisione quando e dove applicare questi nutrienti, eliminando un eccesso di prodotti chimici fino al 30% oggi e fino al 90% nel prossimo futuro, riducendo drasticamente i costi di input e la quantità di prodotti chimici che entrano nel suolo. Le valvole di controllo del getto consentono alla macchina di applicare il prodotto in modo preciso, regolando automaticamente in base alla velocità della spruzzatrice, garantendo un tasso e una pressione costanti per la consegna precisa delle gocce al raccolto, in modo che ogni goccia cada esattamente dove necessario per la salute del raccolto. Questo livello di precisione riduce la necessità di frequenti rifornimenti, con gli agricoltori che devono riempire la spruzzatrice solo una volta al giorno, portando a una significativa conservazione di acqua e prodotti chimici.

Allo stesso modo, l’automazione del carrello di CNH semplifica il compito complesso e stressante di operare una mietitrebbia durante il raccolto. La precisione è cruciale per evitare collisioni tra la testata della mietitrebbia e il carrello del grano che si muove a pochi centimetri di distanza per ore alla volta. Aiuta anche a ridurre la perdita di raccolto. L’automazione del carrello consente un processo di carico senza soluzione di continuità, riducendo la necessità di coordinamento manuale e facilitando la mietitrebbia a continuare a svolgere il suo lavoro senza dover fermarsi. CNH ha condotto test fisiologici che mostrano come questa tecnologia di assistenza riduca lo stress per gli operatori della mietitrebbia di circa il 12% e per gli operatori del trattore del 18%, il che si somma quando questi operatori sono su queste macchine per fino a 16 ore al giorno durante la stagione del raccolto.

Il marchio CNH, New Holland, ha di recente collaborato con Bluewhite per kit di trattori autonomi. Come si inserisce questa collaborazione nella strategia più ampia di CNH per l’espansione dell’autonomia in agricoltura?

L’autonomia è il futuro di CNH e stiamo adottando un approccio intenzionale e strategico per sviluppare questa tecnologia, guidato dalle esigenze più urgenti dei nostri clienti. I nostri ingegneri interni si concentrano sullo sviluppo dell’autonomia per il nostro grande segmento di clienti agricoli – gli agricoltori di colture che crescono in grandi campi aperti, come mais e soia. Un altro importante segmento di clienti per CNH è costituito dagli agricoltori di ciò che chiamiamo “colture permanenti” che crescono in frutteti e vigneti. Collaborando con Bluewhite, un leader consolidato nell’implementazione dell’autonomia in frutteti e vigneti, ci consente di avere la scala e la velocità di mercato per servire sia il segmento di clienti agricoli grandi che quelli di colture permanenti con l’autonomia criticamente necessaria. Con Bluewhite, stiamo consegnando un trattore completamente autonomo nelle colture permanenti, rendendoci il primo costruttore originale di attrezzature (OEM) con una soluzione autonoma in frutteti e vigneti.

Il nostro approccio all’autonomia è quello di risolvere le sfide più critiche che i clienti hanno nei lavori e nei compiti in cui sono ansiosi che la macchina completi il lavoro e allevi il carico di lavoro. L’autonomia della lavorazione del terreno guida il nostro sviluppo interno della gestione del lavoro perché è un compito arduo che richiede molto tempo durante un periodo di tempo strettamente limitato dell’anno quando molte altre cose devono accadere. Una macchina in questo caso può eseguire il lavoro meglio di un operatore umano. Gli agricoltori di colture permanenti hanno anche un bisogno urgente di autonomia, poiché affrontano gravi carenze di manodopera e hanno bisogno che le macchine colmino le lacune. Questi lavori richiedono ai trattori di percorrere 20-30 passaggi attraverso ogni fila di frutteto o vigneto per stagione, eseguendo compiti importanti come l’applicazione di nutrienti agli alberi e il taglio dell’erba tra i filari di viti.

Molti delle soluzioni di CNH stanno venendo adottate da operatori di frutteti e vigneti. Quali sfide uniche presentano questi ambienti per le macchine e l’intelligenza artificiale guidate e come sta adattando CNH le sue tecnologie per queste applicazioni specializzate?

Le finestre per il raccolto stanno cambiando e trovare manodopera qualificata è sempre più difficile. Il cambiamento climatico rende le stagioni più imprevedibili; è fondamentale per gli agricoltori avere tecnologie pronte per andare che guidino la precisione e l’efficienza quando i raccolti sono ottimali per il raccolto. L’agricoltura richiede sempre precisione, ma è particolarmente necessaria quando si raccolgono qualcosa di piccolo e delicato come un acino d’uva o una noce.

La maggior parte delle tecnologie di guida autonoma si affidano al GPS per guidare le macchine sui loro percorsi, ma nei frutteti e vigneti i segnali GPS possono essere bloccati dai rami degli alberi e delle viti. Le telecamere di visione e il radar vengono utilizzati in combinazione con il GPS per mantenere le macchine sul loro percorso ottimale. E, nei frutteti e vigneti, il raccolto non riguarda acri di file uniformi, ma piante e alberi individuali e vari, spesso in terreni collinari. I sistemi automatizzati di CNH si adattano all’altezza di ogni pianta, al livello del terreno e alla velocità di raccolta richiesta per garantire un raccolto di alta qualità senza danneggiare il raccolto. Si adattano anche intorno ad alberi non produttivi per evitare input inutili. Queste macchine robotizzate si muovono automaticamente lungo le piante, superando con sicurezza il raccolto mentre delicatamente rimuovono il prodotto dall’albero o dalla vite. L’operatore imposta l’altezza desiderata della testata di raccolta e le macchine si adattano automaticamente per mantenere quelle impostazioni per ogni pianta, indipendentemente dal terreno. Inoltre, per alcuni frutti, il miglior momento per il raccolto è quando il contenuto di zucchero raggiunge il picco durante la notte. Le telecamere dotate di tecnologia a infrarossi lavorano anche in condizioni di oscurità per raccogliere il frutto nelle condizioni ottimali.

Man mano che viene dispiegata più attrezzatura agricola autonoma, quali passi sta facendo CNH per garantire la sicurezza e la conformità normativa di questi sistemi alimentati da intelligenza artificiale, in particolare in ambienti agricoli globali diversificati?

La sicurezza e la conformità normativa sono centrali per i sistemi alimentati da intelligenza artificiale di CNH, quindi CNH collabora con le autorità locali in diverse regioni, consentendo all’azienda di adattare i suoi sistemi autonomi per soddisfare i requisiti regionali, compresi gli standard di sicurezza, le norme ambientali e le leggi sulla protezione dei dati. CNH è anche attiva in organizzazioni di standardizzazione per garantire di soddisfare tutti gli standard e i requisiti riconosciuti e emergenti.

Ad esempio, i sistemi di sicurezza autonomi includono sensori come telecamere, LiDAR, radar e GPS per il monitoraggio in tempo reale. Queste tecnologie consentono all’attrezzatura di rilevare gli ostacoli e di fermarsi automaticamente quando rileva qualcosa davanti. Le macchine possono anche navigare in terreni complessi e rispondere ai cambiamenti ambientali, minimizzando il rischio di incidenti.

Quali sono i principali ostacoli all’adozione generalizzata di tecnologie guidate da intelligenza artificiale in agricoltura? Come sta aiutando CNH gli agricoltori a transitare verso questi nuovi sistemi e a dimostrare il loro valore?

Attualmente, i principali ostacoli sono il costo, la connettività e la formazione degli agricoltori.

Ma i maggiori raccolti, le spese ridotte, lo stress fisico ridotto e una migliore gestione del tempo attraverso un’automazione più elevata possono compensare il costo totale di proprietà. Le aziende agricole più piccole possono trarre vantaggio da soluzioni autonome più limitate, come sistemi di alimentazione o kit di aggiornamento post-vendita.

La connettività inadeguata, in particolare nelle aree rurali, rappresenta una sfida. Le tecnologie guidate da intelligenza artificiale richiedono una connettività costante e sempre attiva. CNH sta aiutando a risolvere questo problema attraverso la sua partnership con Intelsat e attraverso modem universali che si connettono a qualsiasi rete vicina – Wi-Fi, cellulare o satellite – fornendo una connettività pronta per il campo per i clienti in aree difficili da raggiungere. Mentre molti clienti soddisfano questa esigenza di connettività internet con la rete mobile virtuale di CNH di livello mondiale, le torri cellulari esistenti non consentono una connessione pervasiva.

Infine, la curva di apprendimento percepita associata alla tecnologia di intelligenza artificiale può sembrare scoraggiante. Questo passaggio dalle pratiche tradizionali richiede formazione e un cambiamento di mentalità, ed è per questo che CNH lavora a stretto contatto con i clienti per assicurarsi che siano a loro agio con la tecnologia e stiano ottenendo il pieno beneficio dei sistemi.

Guardando avanti, come si immagina che le soluzioni di intelligenza artificiale e autonomia di CNH evolveranno nel prossimo decennio?

CNH sta affrontando sfide critiche e globali sviluppando tecnologie all’avanguardia per produrre più cibo in modo sostenibile utilizzando meno risorse, per una popolazione in crescita. Il nostro focus è quello di potenziare gli agricoltori per migliorare i loro mezzi di sostentamento e le loro aziende attraverso soluzioni innovative, con l’intelligenza artificiale e l’autonomia che svolgono un ruolo centrale. I progressi nella raccolta dei dati, nell’accessibilità dei sensori, nella connettività e nella potenza di calcolo accelereranno lo sviluppo di sistemi di intelligenza artificiale e autonomi. Queste tecnologie guideranno il progresso nell’agricoltura di precisione, nell’operazione autonoma, nella manutenzione predittiva e nella presa di decisioni basate sui dati, beneficiando in ultima analisi i nostri clienti e il mondo.

Grazie per la grande intervista, i lettori che desiderano saperne di più possono visitare CNH.