Jay Schroeder, CTO w CNH – Seria wywiadów

Jay Schroeder pełni funkcję Chief Technology Officer (CTO) w CNH, nadzorując globalne operacje badawczo-rozwojowe firmy. Do jego obowiązków należy zarządzanie obszarami takimi jak technologia, innowacje, pojazdy i urządzenia, technologia precyzyjna, użytkowanie i silniki. Schroeder koncentruje się na doskonaleniu portfolio produktów firmy i zdolności technologicznych, z celem integrowania precyzyjnych rozwiązań w całym zakresie sprzętu. Dodatkowo, jest zaangażowany w rozwijanie ofert CNH w zakresie alternatywnych napędów i zapewnianie nadzoru nad procesami rozwoju produktów, aby zapewnić, że portfolio produktowe firmy spełnia wysokie standardy jakości i wydajności.

Przez swoje różne biznesy, CNH produkuje i sprzedaje maszyny rolnicze i sprzęt budowlany. Sztuczna inteligencja i zaawansowane technologie, takie jak computer vision, machine learning (ML) i czujniki kamery, zmieniają sposób, w jaki ten sprzęt działa, umożliwiając innowacje, takie jak samojezdzące ciągniki zasilane sztuczną inteligencją, które pomagają rolnikom rozwiązywać złożone problemy w swojej pracy.

Ciągniki samojezdzące CNH są zasilane modelami szkoleniowymi na głębokich sieciach neuronowych i inferencji w czasie rzeczywistym. Czy mógłbyś wyjaśnić, w jaki sposób ta technologia pomaga rolnikom wykonywać zadania, takie jak siew z ekstremalną precyzją, i jak się porównuje do jazdy autonomicznej w innych branżach, takich jak transport?

Podczas gdy samochody samojezdzące przyciągają uwagę, branża rolnicza cicho prowadzi rewolucję autonomiczną od ponad dwóch dekad. Firmy takie jak CNH były pionierami w zakresie autonomicznego sterowania i kontroli prędkości, zanim pojawił się Tesla. Dziś technologia CNH wykracza poza samą jazdę, wykonując wysoko zautomatyzowaną i autonomiczną pracę, podczas gdy jedzie sama. Od dokładnego sadzenia nasion w ziemi, dokładnie tam, gdzie są potrzebne, po wydajne i optymalne zbieranie plonów i leczenie gleby, wszystko podczas jazdy przez pole, rolnictwo autonomiczne nie tylko nadąża za samochodami samojezdnymi, ale je wyprzedza.

Ponadto, przyszłościowy stos technologiczny CNH umożliwia rolnictwo autonomiczne znacznie więcej, niż mogą osiągnąć samochody samojezdzące. Nasza architektura oprogramowania definiuje się poprzez bezproblemową integrację szerokiego zakresu technologii, umożliwiając automatyzację złożonych zadań rolniczych, które są o wiele bardziej wymagające niż prosta nawigacja z punktu A do punktu B. Interoperacyjność w architekturze daje rolnikom bezprecedenską kontrolę i elastyczność, aby warstwować wyższą technologię za pomocą otwartych API CNH. W przeciwieństwie do zamkniętych systemów, otwarte API CNH pozwalają rolnikom dostosowywać swoje maszyny. Wyobraź sobie czujniki kamery, które rozróżniają plony od chwastów, aktywowane tylko wtedy, gdy są potrzebne, podczas gdy pojazd działa autonomicznie. Ta adaptacyjność, w połączeniu z możliwością radzenia sobie z trudnym terenem i różnorodnymi zadaniami, wyróżnia technologię CNH. Podczas gdy Tesla i Waymo robią postępy, prawdziwa granica innowacji autonomicznych leży na polach, a nie na drogach.

Pojęcie “maszyny MRI dla roślin” jest fascynujące. Jak wykorzystanie syntetycznych obrazów i sztucznej inteligencji przez CNH umożliwia maszynom identyfikację typu plonów, stadium wzrostu i stosowanie ukierunkowanego odżywiania plonów?

Wykorzystując sztuczną inteligencję, kamery wizyjne i ogromne zestawy danych, CNH szkoli modele do rozróżniania plonów od chwastów, identyfikacji stadium wzrostu roślin i rozpoznawania stanu zdrowia plonów w całym polu, aby określić dokładną ilość składników odżywczych i ochrony potrzebnej do optymalizacji plonów. Na przykład, za pomocą analizatora pól Augmenta, aplikacja wizyjna skanuje ziemię przed maszyną, gdy porusza się z prędkością do 20 mil na godzinę, aby ocenić stan plonów na polu i określić, które obszary wymagają leczenia i w jakiej ilości, aby te obszary były zdrowsze.

Z tą technologią rolnicy mogą wiedzieć i leczyć dokładnie tam, gdzie w polu powstaje problem, zamiast pokrywać całe pole leczeniem, aby zabić chwasty, kontrolować szkodniki lub dodać niezbędne składniki odżywcze, aby poprawić zdrowie plonów. Technologia umożliwia dokładną ilość chemikaliów, aplikowanych w dokładnie odpowiednim miejscu, aby precyzyjnie rozwiązać problemy roślin i powstrzymać każde zagrożenie dla plonów. Identyczne rozpoznawanie i opryskiwanie tylko chwastów, które rosną wśród plonów, ostatecznie zmniejszy użycie chemikaliów na polach o 90%. Tylko niewielka ilość chemikaliów jest potrzebna do leczenia każdego indywidualnego zagrożenia, zamiast leczyć całe pole, aby dotknąć tych samych kilku zagrożeń.

Aby wygenerować fotorealistyczne obrazy syntetyczne i poprawić zestawy danych szybko, CNH wykorzystuje biologiczne modele proceduralne. Umożliwia to zespołowi szybko i wydajnie tworzyć i klasyfikować miliony obrazów, bez konieczności poświęcania czasu na przechwytywanie rzeczywistych obrazów w skali, w jakiej są potrzebne. Dane syntetyczne uzupełniają autentyczne obrazy, poprawiając wydajność szkolenia modelu i inferencji. Na przykład, za pomocą danych syntetycznych, można utworzyć różne sytuacje, aby przeszkolić modele – takie jak różne warunki oświetleniowe i cienie, które poruszają się w ciągu dnia. Modele proceduralne mogą generować określone obrazy na podstawie parametrów, aby utworzyć zestaw danych, który reprezentuje różne warunki.

Jak dokładna jest ta technologia w porównaniu z tradycyjnymi metodami rolniczymi?

Rolnicy podejmują setki istotnych decyzji w ciągu roku, ale widzą wyniki wszystkich tych decyzji tylko raz: w czasie zbiorów. Średni wiek rolnika wzrasta, a większość z nich pracuje przez ponad 30 lat. Nie ma marginesu na błąd. Od momentu, gdy nasiona są posadzone, rolnicy muszą zrobić wszystko, co w ich mocy, aby upewnić się, że plony prosperują – ich utrzymanie zależy od tego.

Nasza technologia usuwa wiele niepewności z zadań rolników, takich jak określenie najlepszych sposobów pielęgnacji rosnących plonów, jednocześnie dając rolnikom dodatkowy czas, aby skoncentrować się na rozwiązywaniu strategicznych wyzwań biznesowych. Na koniec dnia, rolnicy prowadzą ogromne przedsiębiorstwa i polegają na technologii, aby im pomóc w tym najwydajniej, najbardziej produktywnie i z największym zyskiem.

Nie tylko dane generowane przez maszyny pozwalają rolnikom podejmować lepsze, bardziej świadome decyzje, aby uzyskać lepsze wyniki, ale wysoki poziom automatyzacji i autonomii w samych maszynach wykonuje pracę lepiej i w większej skali, niż ludzie są w stanie to zrobić. Maszyny do opryskiwania mogą “zobaczyć” obszary problemowe w tysiącach akrów plonów lepiej niż ludzkie oczy i mogą precyzyjnie leczyć zagrożenia; podczas gdy technologie, takie jak samojezdzące bronowanie, mogą odciążyć ciężar wykonywania uciążliwych i czasochłonnych zadań i wykonać je z większą precyzją i wydajnością w skali, niż człowiek mógłby to zrobić. W samojezdnym bronowaniu, w pełni autonomiczny system broni glebę, wykorzystując czujniki w połączeniu z głębokimi sieciami neuronowymi, aby stworzyć idealne warunki z precyzją na poziomie centymetrów. To przygotowuje glebę, aby umożliwić wysoko spójne rozstawienie rzędów, precyzyjną głębokość nasion i optymalne umieszczenie nasion, pomimo często drastycznych zmian gleby w całym polu. Tradycyjne metody, często polegające na maszynach obsługiwanych przez ludzi, zazwyczaj powodują większą zmienność wyników z powodu zmęczenia operatora, mniej spójnej nawigacji i mniej dokładnego pozycjonowania.

Podczas sezonu zbiorów, maszyny kombajnowe CNH wykorzystują obliczenia brzegowe i czujniki kamery, aby ocenić jakość plonów w czasie rzeczywistym. Jak działa ten szybki proces podejmowania decyzji i jaka jest rola sztucznej inteligencji w optymalizacji zbiorów, aby zmniejszyć marnowanie i poprawić wydajność?

Kombajn to niezwykle złożona maszyna, która wykonuje wiele procesów – żniwa, przemiału i zbierania – w jednej, ciągłej operacji. Nazywa się ją kombajnem, ponieważ łączy to, co kiedyś było oddzielnymi urządzeniami, w jednej fabryce na kołach. Wiele się tam dzieje jednocześnie i mało miejsca na błąd. Maszyny kombajnowe CNH automatycznie podejmują miliony szybkich decyzji co 20 sekund, przetwarzając je na brzegu, bezpośrednio na maszynie. Czujniki kamery rejestrują i przetwarzają szczegółowe obrazy zebranych plonów, aby określić jakość każdego ziarna plonów, analizując poziomy wilgotności, jakość ziarna i zawartość zanieczyszczeń. Maszyna automatycznie dostosowuje ustawienia maszyny na podstawie danych z obrazów, aby uzyskać optymalne wyniki. Możemy to zrobić dzisiaj dla jęczmienia, ryżu, pszenicy, kukurydzy, soi i rzepaku, a wkrótce dodamy możliwości dla sorghum, owies, groch, słonecznik i fasolę.

Sztuczna inteligencja na brzegu jest kluczowa w optymalizacji tego procesu, wykorzystując głębokie modele uczące, które są szkolone do rozpoznawania wzorców w stanach plonów. Te modele mogą szybko identyfikować obszary zbiorów, które wymagają dostosowań, takich jak zmiana prędkości kombajnu lub modyfikacja ustawień przemiału, aby zapewnić lepsze rozdzielenie ziarna od reszty rośliny (na przykład, zachowanie tylko każdego ziarna kukurydzy i usunięcie wszystkich kawałków kolby i łodygi). Ta optymalizacja w czasie rzeczywistym pomaga zmniejszyć marnowanie, minimalizując uszkodzenia plonów i zbierając tylko plony wysokiej jakości. Poprawia również wydajność, pozwalając maszynom podejmować decyzje oparte na danych w locie, aby maksymalizować plony rolników, jednocześnie redukując stres operacyjny i koszty.

Ciągniki samojezdzące napędzane sztuczną inteligencją obiecują zmniejszyć marnowanie i maksymalizować plony. Czy mógłbyś wyjaśnić, w jaki sposób technologia CNH pomaga rolnikom ciąć koszty, poprawiać zrównoważoność i pokonywać braki siły roboczej w coraz bardziej wymagającym krajobrazie rolnictwa?

Rolnicy stają przed ogromnymi wyzwaniami w znalezieniu wykwalifikowanej siły roboczej. Jest to szczególnie prawdziwe w przypadku bronowania – kluczowego kroku, który większość gospodarstw wymaga, aby przygotować glebę na zimę i zapewnić lepsze warunki sadzenia wiosną. Precyzja jest niezwykle ważna w bronowaniu, z dokładnością mierzoną do dziesiątej cala, aby stworzyć optymalne warunki wzrostu plonów. Technologia samojezdnego bronowania CNH eliminuje potrzebę wysoko wykwalifikowanych operatorów, którzy musieliby ręcznie dostosowywać urządzenia do bronowania. Przy naciśnięciu przycisku, system automatyzuje cały proces, pozwalając rolnikom skoncentrować się na innych istotnych zadaniach. To zwiększa produktywność i precyzję, co pozwala na oszczędność paliwa, czyniąc operacje bardziej wydajnymi.

Jeśli chodzi o konserwację plonów, technologia opryskiwania CNH jest wyposażona w ponad 125 mikroprocesorów, które komunikują się w czasie rzeczywistym, aby poprawić efektywność kosztową i zrównoważoność użycia wody, składników odżywczych, herbicydów i pestycydów. Te procesory współpracują, aby analizować warunki pola i precyzyjnie określać, kiedy i gdzie stosować te składniki odżywcze, eliminując nadmiar chemikaliów o 30% dzisiaj i o 90% w najbliższej przyszłości, znacznie zmniejszając koszty wejścia i ilość chemikaliów, które trafiają do gleby. Zawory kontrolne dysz pozwalają maszynie na precyzyjne aplikowanie produktu, automatycznie dostosowując się do prędkości opryskiwacza, zapewniając stałą szybkość i ciśnienie do precyzyjnego dostarczenia każdej kropli tam, gdzie jest potrzebna do zdrowia plonów. Ten poziom precyzji zmniejsza potrzebę częstych uzupełnień, ponieważ rolnicy muszą tylko napełnić opryskiwacz raz dziennie, co prowadzi do znacznego oszczędności wody i chemikaliów.

Podobnie, automatyzacja wózka CNH upraszcza skomplikowane i stresogenne zadanie obsługi kombajnu podczas zbiorów. Precyzja jest kluczowa, aby uniknąć kolizji między głowicą kombajnu a wózkiem zbożowym, jadącymi w odległości cali od siebie przez godziny. Automatyzacja wózka umożliwia bezproblemowy proces ładowania na drodze, zmniejszając potrzebę ręcznej koordynacji i umożliwiając kombajnowi kontynuowanie pracy bez potrzeby zatrzymywania. CNH przeprowadził badania fizjologiczne, które pokazują, że ta technologia asystująca zmniejsza stres u operatorów kombajnów o około 12% i u operatorów ciągników o 18%, co się sumuje, gdy ci operatorzy są w tych maszynach przez do 16 godzin dziennie w czasie zbiorów.

Marka CNH, New Holland, niedawno nawiązała partnerstwo z Bluewhite w celu zwiększenia zdolności i oferty autonomicznych ciągników. Jak to partnerstwo wpisuje się w szerszą strategię CNH dotyczącą rozwijania autonomii w rolnictwie?

Autonomia to przyszłość CNH, i podejmujemy celowe i strategiczne podejście do rozwoju tej technologii, napędzanej przez najpilniejsze potrzeby naszych klientów. Nasi wewnętrzni inżynierowie koncentrują się na rozwijaniu autonomii dla naszego dużego segmentu rolniczego – rolników, którzy uprawiają plony w dużych, otwartych polach, takich jak kukurydza i soja. Innym ważnym segmentem klientów CNH są rolnicy, którzy uprawiają tzw. plony trwałe, które rosną w sadach i winnicach. Partnerstwo z Bluewhite, liderem w wdrażaniu autonomii w sadach i winnicach, pozwala nam na skalę i szybkość wejścia na rynek, aby obsłużyć zarówno duży segment rolniczy, jak i segment plonów trwałych z niezbędną autonomią. Z Bluewhite, dostarczamy w pełni autonomiczny ciągnik w plonach trwałych, stając się pierwszym producentem oryginalnym (OEM) z autonomicznym rozwiązaniem w sadach i winnicach.

Nasze podejście do autonomii polega na rozwiązywaniu najbardziej krytycznych wyzwań, z którymi borykają się nasi klienci w zadaniach i pracach, w których są bardzo zainteresowani, aby maszyna wykonała pracę i zmniejszyła obciążenie pracy. Autonomiczne bronowanie prowadzi nasz wewnętrzny rozwój autonomii, ponieważ jest to uciążliwe zadanie, które zajmuje dużo czasu w ściśle ograniczonym okresie roku, kiedy wiele innych rzeczy musi się wydarzyć. Maszyna w tym przypadku może wykonać pracę lepiej niż operator ludzki. Rolnicy w plonach trwałych mają również pilną potrzebę autonomii, ponieważ borykają się z ekstremalnymi brakami siły roboczej i potrzebują maszyn, które wypełnią te luki.

Wiele rozwiązań CNH jest przyjmowanych przez operatorów sadów i winnic. Jakie wyjątkowe wyzwania stawiają te środowiska dla maszyn i sztucznej inteligencji, i jak CNH dostosowuje swoje technologie do tak specjalistycznych zastosowań?

Okna zbiorów zmieniają się, a znalezienie wykwalifikowanej siły roboczej staje się coraz trudniejsze. Zmiany klimatyczne sprawiają, że sezony stają się mniej przewidywalne; jest to misja krytyczna dla rolników, aby mieli technologię gotową do użycia, która napędza precyzję i wydajność, kiedy plony są optymalne do zbiorów. Rolnictwo zawsze wymaga precyzji, ale jest to szczególnie niezbędne, kiedy zbiera się coś tak małego i delikatnego, jak winogrono lub orzech.

Większość technologii jazdy autonomicznej opiera się na GPS, aby prowadzić maszyny po ich ścieżkach, ale w sadach i winnicach sygnały GPS mogą być zablokowane przez gałęzie drzew i krzewy winorośli. Kamery wizyjne i radar są używane w połączeniu z GPS, aby utrzymać maszyny na optymalnej ścieżce. A w sadach i winnicach, zbieranie nie jest sprawą akrów jednolitych rzędów, ale raczej indywidualnych, zróżnicowanych roślin i drzew, często na pagórkowatym terenie. Systemy zautomatyzowane CNH dostosowują się do wysokości każdej rośliny, poziomu gruntu i wymaganej prędkości zbioru, aby zapewnić jakość plonów bez uszkodzenia. One również dostosowują się wokół nieproduktywnych lub martwych drzew, aby zaoszczędzić niepotrzebne nakłady. Te maszyny robotyczne automatycznie poruszają się wzdłuż roślin, bezpiecznie mijając plony, delikatnie usuwając owoce z drzewa lub krzewu winorośli. Operator ustawia pożądaną wysokość głowicy, a maszyny automatycznie dostosowują się do utrzymania tych ustawień na każdej roślinie, niezależnie od terenu. Ponadto, dla niektórych owoców, najlepszy czas zbioru jest, kiedy zawartość cukru osiąga szczyt w nocy. Kamery wyposażone w technologię podczerwieni pracują nawet w najciemniejszych warunkach, aby zebrać owoce w optymalnym stanie.

Jak rolnictwo autonomiczne jest wdrażane, jakie kroki CNH podejmuje, aby zapewnić bezpieczeństwo i zgodność regulacyjną tych systemów sztucznej inteligencji, szczególnie w różnorodnych środowiskach rolniczych na całym świecie?

Bezpieczeństwo i zgodność regulacyjna są centralne dla systemów sztucznej inteligencji CNH, dlatego CNH współpracuje z lokalnymi władzami w różnych regionach, co pozwala firmie dostosować swoje systemy autonomiczne do spełnienia regionalnych wymagań, w tym standardów bezpieczeństwa, przepisów środowiskowych i przepisów o ochronie danych. CNH jest również aktywny w organizacjach standardowych, aby zapewnić, że spełnia wszystkie uznanego i pojawiające się standardy i wymagania.

Na przykład, autonomiczne systemy bezpieczeństwa obejmują czujniki, takie jak kamery, LiDAR, radar i GPS do monitorowania w czasie rzeczywistym. Te technologie umożliwiają sprzętowi wykrywanie przeszkód i automatyczne zatrzymywanie, gdy wykryje coś przed sobą. Maszyny mogą również nawigować po skomplikowanym terenie i reagować na zmiany środowiskowe, minimalizując ryzyko wypadków.

Co widzisz jako największe bariery dla powszechnego wdrożenia technologii napędzanych sztuczną inteligencją w rolnictwie? Jak CNH pomaga rolnikom przechodzić na te nowe systemy i demonstruje ich wartość?

Obecnie największymi barierami są koszt, połączenie i szkolenie rolników.

Ale lepsze plony, niższe wydatki, zmniejszony stres fizyczny i lepsze zarządzanie czasem dzięki zwiększonej automatyzacji mogą zrównoważyć całkowity koszt posiadania. Mniejsze gospodarstwa mogą skorzystać z bardziej ograniczonych autonomicznych rozwiązań, takich jak systemy karmienia lub zestawy modernizacyjne.

Niewystarczające połączenie, szczególnie na obszarach wiejskich, stanowi wyzwanie. Technologie napędzane sztuczną inteligencją wymagają stałego, zawsze włączonego połączenia. CNH pomaga rozwiązać ten problem za pomocą partnerstwa z Intelsat i za pomocą uniwersalnych modemów, które łączą się z dowolną siecią w zasięgu – Wi-Fi, komórkową lub satelitarną – zapewniając gotowość do pracy w terenie dla klientów w trudno dostępnych miejscach. Podczas gdy wielu klientów spełnia tę potrzebę połączenia internetowego za pomocą wiodącej na rynku globalnej sieci wirtualnej CNH, istniejące wieże komórkowe nie umożliwiają wszędobylskiego połączenia.

Ostatecznie, postrzegany przez rolników wyższy próg wejścia związany ze sztuczną inteligencją może wydawać się przytłaczający. Zmiana z tradycyjnych praktyk wymaga szkolenia i zmiany sposobu myślenia, dlatego CNH pracuje ręka w rękę z klientami, aby upewnić się, że są oni komfortowi z technologią i korzystają z pełnych korzyści systemów.

Spójrzając w przyszłość, jak widzisz ewolucję rozwiązań sztucznej inteligencji i autonomii CNH w ciągu najbliższej dekady?

CNH zajmuje się rozwiązywaniem krytycznych, globalnych wyzwań, rozwijając najnowocześniejszą technologię, aby produkować więcej żywności w sposób zrównoważony, przy użyciu mniejszej ilości zasobów, dla rosnącej populacji. Nasz focus polega na umożliwieniu rolnikom poprawy ich utrzymania i biznesu za pomocą innowacyjnych rozwiązań, z sztuczną inteligencją i autonomią odgrywającymi centralną rolę. Postępy w zbieraniu danych, taniości czujników, połączeniu i mocy obliczeniowej przyspieszą rozwój systemów sztucznej inteligencji i autonomii. Te technologie napędzą postęp w rolnictwie precyzyjnym, operacjach autonomicznych, konserwacji predykcyjnej i podejmowaniu decyzji opartych na danych, ostatecznie przynosząc korzyści naszym klientom i światu.

Dziękujemy za wspaniały wywiad, czytelnicy, którzy chcą dowiedzieć się więcej, powinni odwiedzić CNH.