Jay Schroeder, CTO la CNH – Seria de interviuri

Jay Schroeder ocupă funcția de Director Tehnologic (CTO) la CNH, supervizând operațiunile de cercetare și dezvoltare ale companiei la nivel global. Responsabilitățile sale includ gestionarea unor domenii precum tehnologia, inovarea, vehicule și utilaje, tehnologia de precizie, experiența utilizatorului și grupul motopropulsor. Schroeder se concentrează pe îmbunătățirea portofoliului de produse al companiei și a capacităților de tehnologie de precizie, cu scopul de a integra soluții de precizie în întreaga gamă de echipamente. De asemenea, el este implicat în extinderea ofertelor de propulsie alternativă ale CNH și în asigurarea guvernanței proceselor de dezvoltare a produselor pentru a se asigura că portofoliul de produse al companiei îndeplinește standardele ridicate de calitate și performanță.

Prin diversele sale afaceri, CNH produce și vinde mașini agricole și echipamente de construcții. Inteligența artificială și tehnologiile avansate, cum ar fi viziunea computerizată, învățarea automată (ML) și senzorii de cameră, transformă modul în care funcționează aceste echipamente, permițând inovații precum tractoare autonome alimentate de inteligență artificială care ajută fermierii să abordeze provocări complexe în munca lor.

Tractoarele autonome CNH sunt alimentate de modele antrenate pe rețele neuronale profunde și inferență în timp real. Puteți explica cum această tehnologie ajută fermierii să execute sarcini precum plantarea cu o precizie extremă și cum se compară cu conducerea autonomă în alte industrii, cum ar fi transportul?

În timp ce mașinile autonome captează titlurile, industria agricolă a condus revoluția autonomă de peste două decenii. Companii precum CNH au pionierat conducerea autonomă și controlul vitezei cu mult înainte de Tesla (TSLA ). Astăzi, tehnologia CNH merge dincolo de simpla conducere, efectuând lucrări extrem de automate și autonome, în timp ce se deplasează singură. De la plantarea semințelor în pământ exact acolo unde trebuie să fie, până la recoltarea eficientă și optimă a culturilor și tratarea solului, toate acestea fiind efectuate în timp ce se deplasează prin câmp, agricultura autonomă nu numai că ține pasul cu mașinile autonome, ci le și depășește.

Mai mult, stiva tehnologică viitorului de la CNH împuternicește agricultura autonomă mult dincolo de ceea ce pot realiza mașinile autonome. Arhitectura noastră software definită integrează fără efort o gamă largă de tehnologii, permițând automatizarea unor sarcini agricole complexe care sunt mult mai provocatoare decât simpla navigare de la punctul A la punctul B. Interoperabilitatea în arhitectură împuternicește fermierii cu un control și o flexibilitate fără precedent pentru a adăuga tehnologie avansată prin API-urile deschise ale CNH. În contrast cu sistemele închise, API-ul nostru deschis permite fermierilor să-și personalizeze mașinile. Imaginați-vă senzori de cameră care disting culturile de buruieni, activați doar atunci când este nevoie, în timp ce vehiculul funcționează autonom. Această adaptabilitate, combinată cu capacitatea de a gestiona teren accidentat și sarcini diverse, diferențiază tehnologia CNH. În timp ce Tesla și Waymo fac progrese, adevărata frontieră a inovației autonome se află în câmpuri, nu pe drumuri.

Conceptul de “aparat de imagistică prin rezonanță magnetică pentru plante” este fascinant. Cum folosește CNH imagistica sintetică și învățarea automată pentru a permite mașinilor sale să identifice tipul de cultură, stadiile de creștere și să aplice nutriție țintită?

Folosind inteligența artificială, camere de viziune computerizată și seturi masive de date, CNH antrenează modele pentru a distinge culturile de buruieni, a identifica stadiile de creștere a plantelor și a recunoaște starea de sănătate a culturii în întreaga suprafață a câmpului pentru a determina exact cantitatea de nutrienți și protecție necesară pentru a optimiza randamentul culturii. De exemplu, cu Analizorul de câmp Augmenta, o aplicație de viziune computerizată care scanează solul în fața mașinii în timp ce se deplasează rapid prin câmp (până la 20 mph) pentru a evalua condițiile culturii și a determina care zone necesită tratament și la ce rată, pentru a face aceste zone mai sănătoase.

Cu această tehnologie, fermierii pot să știe și să trateze exact unde în câmp se construiește o problemă, astfel încât, în loc de a acoperi întregul câmp cu un tratament pentru a ucide buruieni, a controla dăunătorii sau a adăuga nutrienți necesari pentru a îmbunătăți sănătatea culturii, mașinile de stropit informate de inteligența artificială pot stropi automat doar plantele care au nevoie de acest lucru. Tehnologia permite cantitatea exactă de substanță chimică necesară, aplicată exact în locul potrivit pentru a aborda precis nevoile plantelor și a opri orice amenințare la adresa culturii. Identificarea și stropirea doar a buruienilor care cresc printre culturi va reduce în cele din urmă utilizarea substanțelor chimice pe câmpuri cu până la 90%. Doar o cantitate mică de substanță chimică este necesară pentru a trata fiecare amenințare individuală, în loc de a trata întregul câmp pentru a ajunge la aceleași câteva amenințări.

Pentru a genera imagini sintetice fotorealiste și a îmbunătăți rapid seturile de date, CNH folosește modele procedurale biofizice. Acest lucru permite echipei să creeze și să clasifice milioane de imagini fără a fi nevoie de timp pentru a captura imagini reale la scară. Datele sintetice completează imagini autentice, îmbunătățind performanța de antrenare și inferență a modelului. De exemplu, prin utilizarea datelor sintetice, pot fi create situații diferite pentru a antrena modelele – cum ar fi diverse condiții de iluminare și umbre care se deplasează pe parcursul zilei. Modelele procedurale pot produce imagini specifice pe baza parametrilor pentru a crea un set de date care reprezintă diverse condiții.

Cât de precisă este această tehnologie în comparație cu metodele agricole tradiționale?

Fermierii iau sute de decizii importante pe parcursul anului, dar văd rezultatele tuturor acestor decizii cumulative doar o dată: la vremea recoltării. Vârsta medie a unui fermier este în creștere, iar majoritatea lucrează timp de peste 30 de ani. Nu există marjă de eroare. De la momentul în care semințele sunt plantate, fermierii trebuie să facă tot ce pot pentru a asigura că cultura prosperă – existența lor depinde de acest lucru.

Tehnologia noastră înlătură multă parte din încercarea și eroarea din sarcinile fermierilor, cum ar fi determinarea celor mai bune moduri de a îngriji culturile în creștere, oferindu-le fermierilor timp suplimentar pentru a se concentra pe rezolvarea provocărilor strategice de afaceri. La sfârșitul zilei, fermierii conduc afaceri masive și se bazează pe tehnologie pentru a le face în modul cel mai eficient, productiv și profitabil.

Nu numai că datele generate de mașini permit fermierilor să ia decizii mai bune și mai informate pentru a obține rezultate mai bune, dar nivelurile ridicate de automatizare și autonomie a mașinilor însăși efectuează munca mai bine și la o scară mai mare decât oamenii. Mașinile de stropit pot “vedea” zonele problematice din mii de acri de culturi mai bine decât ochii umani și pot trata precis amenințările; în timp ce tehnologia de arat autonomă poate ușura povara unei sarcini ardue și consumatoare de timp și o poate efectua cu mai multă acuratețe și eficiență la scară decât un operator uman. În aratul autonom, un sistem complet autonom ară și pregătește solul utilizând senzori combinați cu rețele neuronale profunde pentru a crea condiții ideale cu precizie de centimetru. Acest lucru pregătește solul pentru a permite o distanță consistentă între rânduri, o adâncime precisă a semințelor și o poziționare optimă a semințelor, în ciuda schimbărilor dramatice ale solului într-un singur câmp. Metodele tradiționale, adesea bazate pe mașini operate de oameni, conduc de obicei la o variabilitate mai mare a rezultatelor din cauza obosealii operatorului, navigării mai puțin consistente și poziționării mai puțin precise.

În timpul sezonului de recoltare, mașinile de recoltat ale CNH folosesc calculul de margine și senzorii de cameră pentru a evalua calitatea culturii în timp real. Cum funcționează acest proces de luare a deciziilor rapide și ce rol joacă inteligența artificială în optimizarea recoltării pentru a reduce risipa și a îmbunătăți eficiența?

O mașină de recoltat este o mașină extrem de complexă care efectuează multiple procese – recoltare, treierare și strângere – într-o singură operațiune continuă. Este numită o mașină de recoltat pentru că combină ceea ce erau mai multe dispozitive într-un singur “fabrică pe roți”. Există multe lucruri care se întâmplă deodată și puțin spațiu pentru eroare. Mașinile de recoltat ale CNH iau milioane de decizii rapide la fiecare douăzeci de secunde, procesându-le la margine, direct pe mașină. Senzorii de cameră capturează și procesează imagini detaliate ale culturilor recoltate pentru a determina calitatea fiecărui bob de cultură care este recoltat – analizând nivelurile de umiditate, calitatea boabelor și conținutul de resturi. Mașina va face automat ajustări pe baza datelor de imagine pentru a implementa cele mai bune setări ale mașinii pentru a obține rezultate optime. Putem face acest lucru astăzi pentru orz, orez, grâu, porumb, soia și canola și vom adăuga în curând capacități pentru sorg, ovăz, mazăre de câmp, floarea-soarelui și fasole comestibilă.

Inteligența artificială la margine este crucială în optimizarea acestui proces, utilizând modele de învățare profundă antrenate pentru a recunoaște modele în condițiile culturilor. Aceste modele pot identifica rapid zonele recoltării care necesită ajustări, cum ar fi modificarea vitezei de deplasare a mașinii de recoltat sau ajustarea setărilor de treierare pentru a asigura o separare mai bună a boabelor de restul plantei (de exemplu, păstrarea fiecărui bob de porumb și îndepărtarea tuturor bucăților de tulpină și pai). Această optimizare în timp real ajută la reducerea risipei prin minimizarea deteriorării culturilor și colectarea numai a culturilor de înaltă calitate. De asemenea, îmbunătățește eficiența, permițând mașinilor să ia decizii bazate pe date în timp ce maximizează recolta fermierilor, reducând în același timp stresul operațional și costurile.

Agricultura de precizie, condusă de inteligență artificială și învățare automată, promite să reducă risipa de intrări și să maximizeze randamentul. Puteți explica cum tehnologia CNH ajută fermierii să reducă costurile, să îmbunătățească sustenabilitatea și să depășească lipsa de forță de muncă într-un peisaj agricol din ce în ce mai provocator?

Fermierii se confruntă cu obstacole uriașe în găsirea unei forțe de muncă calificate. Acest lucru este valabil în special pentru arat, o etapă critică pe care majoritatea fermelor o necesită pentru a pregăti solul pentru iarnă și pentru a crea condiții mai bune de plantare în primăvară. Precizia este vitală în arat, cu o precizie măsurată până la a zecea parte dintr-un inch pentru a crea condiții optime de creștere a culturilor. Tehnologia de arat autonomă a CNH elimină nevoia de operatori foarte calificați pentru a ajusta manual utilajele de arat. Prin apăsarea unui buton, sistemul autonomizează întregul proces, permițând fermierilor să se concentreze pe alte sarcini esențiale. Acest lucru crește productivitatea și precizia conservă combustibilul, făcând operațiunile mai eficiente.

Când vine vorba de întreținerea culturilor, tehnologia de stropit a CNH este echipată cu peste 125 de microprocesoare care comunică în timp real pentru a îmbunătăți eficiența costurilor și sustenabilitatea utilizării apei, nutrienților, erbicidelor și pesticidelor. Aceste procesoare colaborează pentru a analiza condițiile din câmp și a determina exact când și unde să aplice acești nutrienți, eliminând o cantitate excesivă de substanțe chimice cu până la 30% în prezent și până la 90% în viitorul apropiat, reducând drastic costurile de intrare și cantitatea de substanțe chimice care intră în sol. Supapelor de control al duzelor le permit mașinii să aplice produsul în mod precis, ajustându-se automat în funcție de viteza de deplasare a mașinii de stropit, asigurând o rată și o presiune constante pentru livrarea precisă a picăturilor la cultura respectivă, astfel încât fiecare picătură să ajungă exact acolo unde este nevoie pentru sănătatea culturii. Acest nivel de precizie reduce nevoia de umplere frecventă, fermierii având nevoie să umple mașina de stropit doar o dată pe zi, ceea ce duce la o conservare semnificativă a apei și a substanțelor chimice.

În mod similar, Automatizarea remorcii de la CNH simplifică sarcina complexă și stresantă de a opera o mașină de recoltat în timpul recoltării. Precizia este crucială pentru a evita coliziunile dintre mașina de recoltat și remorca care se deplasează la doar câteva inch de ea timp de ore. De asemenea, ajută la reducerea pierderilor de cultură. Automatizarea remorcii permite un proces de încărcare fără întrerupere, reducând nevoia de coordonare manuală și facilitând mașinii de recoltat să-și continue sarcina fără a fi nevoie să se oprească. CNH a efectuat teste fiziologice care arată că această tehnologie asistată reduce stresul operatorilor de mașini de recoltat cu aproximativ 12% și al operatorilor de tractoare cu 18%, ceea ce se adaugă atunci când acești operatori petrec până la 16 ore pe zi în mașini în timpul sezonului de recoltare.

Marca CNH, New Holland, a încheiat recent un parteneriat cu Bluewhite pentru kituri de tractoare autonome. Cum se încadrează acest parteneriat în strategia mai largă a CNH pentru extinderea autonomiei în agricultură?

Autonomia este viitorul CNH, și abordăm acest lucru cu o abordare intenționată și strategică pentru a dezvolta această tehnologie, condusă de nevoile stringente ale clienților noștri. Inginerii noștri interni se concentrează pe dezvoltarea autonomiei pentru segmentul nostru mare de clienți din agricultură – fermierii care cultivă culturi care cresc în câmpuri mari și deschise, cum ar fi porumbul și soia. Un alt segment important de clienți pentru CNH este fermierii de “culturi permanente” care cresc în livezi și vii. Parteneriatul cu Bluewhite, un lider dovedit în implementarea autonomiei în livezi și vii, ne permite să avem scala și viteza de piață pentru a deservi atât segmentul de agricultură la scară largă, cât și segmentul de culturi permanente cu autonomie critic necesară. Împreună cu Bluewhite, livrăm un tractor complet autonom în culturi permanente, ceea ce ne face primul producător de echipamente originale (OEM) cu o soluție autonomă în livezi și vii.

Abordarea noastră pentru autonomie este de a rezolva cele mai critice provocări cu care se confruntă clienții noștri în sarcinile și task-urile în care sunt dornici ca mașina să finalizeze lucrul și să înlăture povara de pe forța de muncă. Autonomia în arat conduce dezvoltarea noastră internă de sarcini, deoarece este o sarcin arduă care durează mult timp într-o perioadă îngustă a anului, când multe alte lucruri trebuie să se întâmple. O mașină în acest caz poate efectua munca mai bine decât un operator uman. Fermierii de culturi permanente au, de asemenea, o nevoie urgentă de autonomie, deoarece se confruntă cu lipsa acută de forță de muncă și au nevoie de mașini pentru a umple golurile. Aceste sarcini necesită tractoarele să parcurgă 20-30 de treceri prin fiecare rând de livezi sau vii pe sezon, efectuând sarcini importante, cum ar fi aplicarea de nutrienți pentru copaci și menținerea ierbii dintre vițe de vie tunsă și fără buruieni.

Multe dintre soluțiile CNH sunt adoptate de operatorii de livezi și vii. Care sunt provocările unice pe care le prezintă aceste medii pentru mașinile și tehnologia conduse de inteligență artificială și cum se adaptează CNH tehnologia pentru astfel de aplicații specializate?

Ferestrele de recoltare se schimbă, iar găsirea unei forțe de muncă calificate devine tot mai dificilă. Schimbările climatice fac sezonurile mai imprevizibile; este crucial pentru fermieri să aibă tehnologie pregătită pentru a conduce precizia și eficiența atunci când culturile sunt optime pentru recoltare. Agricultura necesită întotdeauna precizie, dar este deosebit de importantă atunci când se recoltează ceva atât de mic și delicat precum o strugure sau o nucă.

Majoritatea tehnologiilor de conducere autonomă se bazează pe GPS pentru a ghida mașinile pe drumurile lor, dar în livezi și vii, semnalele GPS pot fi blocate de ramurile copacilor și viței de vie. Camerele de viziune și radarul sunt utilizate în combinație cu GPS pentru a menține mașinile pe drumul optim. Și, în livezi și vii, recoltarea nu se referă la acri de rânduri uniforme, ci la plante și copaci individuali și variați, adesea pe teren accidentat. Sistemele automate ale CNH se adaptează la înălțimea fiecărui copac, la nivelul solului și la viteza de recoltare necesară pentru a asigura un randament de calitate fără a deteriora cultura. Ei se adaptează, de asemenea, în jurul copacilor nefolositori sau morți pentru a evita intrări inutile. Aceste mașini robotizate se deplasează automat de-a lungul plantelor, străduindu-se să nu deterioreze cultura, în timp ce recoltează cu grijă produsul de pe copac sau viță de vie. Operatorul setează înălțimea dorită a capului de recoltare, iar mașinile se adaptează automat pentru a menține aceste setări pentru fiecare plantă, indiferent de teren. Mai mult, pentru unele fructe, cel mai bun moment pentru recoltare este atunci când conținutul de zahăr atinge punctul culminant în timpul nopții. Camerele echipate cu tehnologie infraroșie pot funcționa chiar și în cele mai întunecate condiții pentru a recolta fructele la condițiile lor optime.

Pe măsură ce se implementează mai multe echipamente agricole autonome, care sunt pașii pe care CNH îi ia pentru a asigura siguranța și conformitatea cu reglementările acestor sisteme alimentate de inteligență artificială, în special în medii agricole globale diverse?

Siguranța și conformitatea cu reglementările sunt fundamentale pentru sistemele alimentate de inteligență artificială ale CNH, astfel CNH colaborează cu autoritățile locale din diferite regiuni, permițând companiei să adapteze sistemele sale autonome pentru a îndeplini cerințele regionale, inclusiv standardele de siguranță, reglementările de mediu și legile privind protecția datelor. CNH este, de asemenea, activă în organizații de standardizare pentru a se asigura că îndeplinim toate standardele recunoscute și emergente și cerințele.

De exemplu, sistemele de siguranță autonome includ senzori precum camere, LiDAR, radar și GPS pentru monitorizarea în timp real. Aceste tehnologii permit echipamentului să detecteze obstacole și să se oprească automat atunci când detectează ceva în față. Mașinile pot, de asemenea, să navigheze pe teren complex și să răspundă la schimbările de mediu, minimizând riscul de accidente.

Ce sunt cele mai mari bariere în calea adoptării pe scară largă a tehnologiilor conduse de inteligență artificială în agricultură? Cum ajută CNH fermierii să treacă la aceste noi sisteme și să demonstreze valoarea lor?

În prezent, cele mai semnificative bariere sunt costul, conectivitatea și pregătirea fermierilor.

Însă randamente mai bune, cheltuieli reduse, stres fizic redus și o gestionare mai bună a timpului prin automatizare sporită pot compensa costul total de proprietate. Fermele mai mici pot beneficia de soluții autonome mai limitate, cum ar fi sisteme de alimentare sau kituri de upgrade aftermarket.

Conectivitatea inadecvată, în special în zonele rurale, prezintă provocări. Tehnologiile conduse de inteligență artificială necesită o conectivitate consistentă și permanentă. CNH ajută la abordarea acestui lucru prin parteneriatul său cu Intelsat și prin modemuri universale care se conectează la orice rețea din apropiere – Wi-Fi, celulară sau satelit – oferind conectivitate pregătită pentru câmp pentru clienții din zone greu accesibile. În timp ce mulți clienți îndeplinesc această nevoie de conectivitate la internet cu rețeaua mobilă virtuală de top a CNH, turnurile celulare existente nu permit o conectivitate pervasivă.

În cele din urmă, curba de învățare percepută asociată cu tehnologia de inteligență artificială poate părea intimidantă. Acest schimb de la practicile tradiționale necesită pregătire și o schimbare de mentalitate, ceea ce face ca CNH să lucreze îndeaproape cu clienții pentru a se asigura că aceștia sunt confortabili cu tehnologia și că primesc beneficiile complete ale sistemelor.

Privind înainte, cum vă imaginați evoluția soluțiilor autonome și de inteligență artificială ale CNH în următorul deceniu?

CNH abordează provocări critice și globale prin dezvoltarea de tehnologii de ultimă generație pentru a produce mai multă hrană în mod durabil, utilizând mai puține resurse, pentru o populație în creștere. Focusul nostru este de a împuternici fermierii să-și îmbunătățească mijloacele de existență și afacerile prin soluții inovatoare, cu inteligența artificială și autonomia jucând un rol central. Progresele în colectarea datelor, accesibilitatea senzorilor, conectivitatea și puterea de calcul vor accelera dezvoltarea sistemelor autonome și de inteligență artificială. Aceste tehnologii vor conduce progresul în agricultura de precizie, operarea autonomă, întreținerea predictivă și luarea deciziilor bazate pe date, beneficiind în cele din urmă clienții noștri și lumea.

Mulțumim pentru acest interviu minunat; cititorii care doresc să afle mai multe pot vizita CNH.