CNH’nin CTO’su Jay Schroeder ile Röportaj Serisi

Jay Schroeder, CNH’nin (CNH) Genel Teknoloji Müdürü (CTO) olarak görev yapmakta ve şirketin küresel araştırma ve geliştirme operasyonlarını denetlemektedir. Sorumlulukları arasında teknoloji, inovasyon, araçlar ve ekipmanlar, precision teknoloji, kullanıcı deneyimi ve güç aktarma sistemi yönetimi yer almaktadır. Schroeder, şirketin ürün portföyünü ve precision teknoloji yeteneklerini geliştirmeye odaklanmaktadır ve tüm ekipman serisi boyunca precision çözümlerinin entegrasyonuna yönelik çalışmaktadır. Ayrıca, CNH’nin alternatif tahrik sistemleri sunmasını ve ürün geliştirme süreçleri üzerinde governance sağlamakta olup, şirketin ürün portföyünün yüksek kalite ve performans standartlarına ulaşmasını sağlamaktadır.

CNH, çeşitli iş kolları aracılığıyla tarım makineleri ve inşaat ekipmanları üretmekte ve satmaktadır. AI ve gelişmiş teknolojiler, örneğin bilgisayarlı görü, makine öğrenimi (ML) ve kamera sensörleri, bu ekipmanların çalışması şeklini değiştirmekte ve AI destekli self-driving traktörler gibi inovasyonları mümkün kılmaktadır. Bu traktörler, çiftçilerin işlerinde karşılaştıkları karmaşık zorlukları ele almalarına yardımcı olmaktadır.

CNH’nin self-driving traktörleri derin sinir ağları ve gerçek zamanlı çıkarım ile eğitilen modeller tarafından güçlendirilmektedir. Bu teknolojinin, çiftçilerin extreme precisyon ile işlerini yapmasına nasıl yardımcı olduğunu ve diğer endüstrilerdeki otonom sürüş ile karşılaştırıldığında nasıl bir performans gösterdiğini açıklar mısınız?

Otonom arabalar hakkında yapılan haberlere rağmen, tarım endüstrisi son yirmi yıldan fazla bir süredir otonom devrimi sessizce liderlik etmektedir. CNH gibi şirketler, Tesla’ (TSLA ) dan önce otonom direksiyon ve hız kontrolü geliştirmişlerdir. Bugün, CNH’nin teknolojisi sadece sürüşü değil, aynı zamanda yüksek düzeyde otonom ve自动 çalışma yapabilen araçları da içermektedir. Tohumların precisa şekilde ekilmesinden, mahsulün verimli ve optimal şekilde hasat edilmesine kadar, tüm bu işlemleri melakukan sırasında araçların kendilerini yönlendirmesine olanak tanır. Tarım, otonom sürüşü sadece takip etmekle kalmaz, aynı zamanda onu geride bırakmaktadır.

CNH’nin geleceğe yönelik teknoloji yığını, otonom tarım için self-driving arabaların ulaşabileceğinden çok daha fazlasını mümkün kılmaktadır. Yazılım tanımlı mimarisi, geniş bir teknoloji yelpazesini sorunsuz bir şekilde entegre etmekte ve karmaşık tarım görevleri için otomasyon sağlamaktadır. Mimarinin birlikte çalışabilirliği, çiftçilere önceden görülmemiş bir kontrol ve esneklik sunar ve CNH’nin açık API’si ile yüksek teknoloji katmanlarını eklemelerine olanak tanır. Kapalı sistemlerin aksine, CNH’nin açık API’si çiftçilerin makinelerini özelleştirmelerine olanak tanır. Örneğin, sadece gerektiğinde aktive edilen ve mahsulü otadan ayıran kamera sensörleri gibi. Bu adaptasyon, zorlu arazilerde ve çeşitli görevlerde çalışabilme yeteneği ile birleşerek CNH’nin teknolojisini diğerlerinden ayırmaktadır. Tesla ve Waymo gibi şirketler ilerleme kaydetse de, otonom inovasyonun gerçek cephesi yollarda değil, tarlalarda bulunmaktadır.

“Bitkiler için MRI makinesi” kavramı oldukça ilginç. CNH’nin sentetik görüntü ve makine öğrenimi kullanımının, makinelerin mahsul türünü, büyüme evrelerini ve hedeflenen mahsul beslenmesini tanımlamasına nasıl yardımcı olduğunu açıklar mısınız?

CNH, AI, bilgisayar görü kameraları ve büyük veri kümeleri kullanarak, makineleri mahsulü otadan ayırmaya, bitki büyüme evrelerini tanımlamaya ve mahsulün sağlığını tüm alanlarda belirlemeye yönelik modelleri eğitmektedir. Örneğin, Augmenta Field Analyzer adlı bilgisayar görü uygulaması, makinenin önündeki alanı tarayarak mahsul koşullarını değerlendirmekte ve hangi alanların tedavi edilmesi gerektiğini ve hangi oranda gerektiğini belirlemektedir. Bu teknoloji ile çiftçiler, sorunların nerede oluştuğunu tam olarak bilebilmekte ve tüm alanı tedavi etmek yerine sadece gerekli olan alanları tedavi edebilmektedir. AI ve veri bilimi ile çalışan püskürtme makineleri, sadece gereken bitkileri püskürtmekte ve gereksiz kimyasal kullanımını azaltmaktadır. Bu teknoloji, kimyasal kullanımını %90’a kadar azaltma potansiyeline sahiptir.

… (devam ediyor)