A Bloomfield cultiva o crescimento contínuo

Embora grandes problemas assustem algumas pessoas, esse não é o caso de Mark DeSantis. Ao longo de sua carreira empresarial, ele desenvolveu soluções tecnológicas avançadas para melhorar a forma como as coisas são feitas. Isso incluiu tudo, desde a transformação do ensino de matemática com software complementado por professores certificados até o desenvolvimento de um produto baseado em inteligência artificial (IA) que monitora e gerencia a infraestrutura das estradas.

Com base em sua experiência com a IA, ele se juntou aos cofundadores da Bloomfield Robotics, uma divisão da Carnegie Mellon University, para aproveitar a IA e a geração de imagens para melhorar a gestão de lavouras. “Apreciei a oportunidade de ajudar os agricultores a gerenciar melhor a integridade e a produtividade da lavoura e, por sua vez, alimentar melhor o mundo”, diz DeSantis.

Como CEO da Bloomfield, DeSantis é responsável por uma empresa e uma equipe que operam um modelo de negócios simples: as câmeras inteligentes portáteis da empresa, que podem ser conectadas a qualquer veículo agrícola, capturam imagens das plantas. As imagens são carregadas para a nuvem, onde algoritmos de aprendizagem profunda analisam os principais recursos da planta para determinar sua integridade e desempenho. Os agricultores pagam uma taxa mensal acessível pelas ferramentas e pela tecnologia para avaliar a condição de suas plantas e determinar o melhor momento para a colheita, além de quando intervir no caso de problemas de integridade ou de desempenho.

Embora possa não parecer uma abordagem inovadora, ela é. Até mesmo satélites e drones só podem dar aos produtores uma visão geral do desempenho da lavoura. A Bloomfield possibilita entender a condição de cada planta, até o tamanho e a saúde de cada folha, incluindo a presença de doenças e infestações. E isso é feito por meio de uma solução elegante e fácil de usar. Sua abordagem é tão única que a NASA concedeu a ela um contrato para ajudar a agência a cultivar alimentos no espaço.

Mas, como todos sabemos, a simplicidade externa muitas vezes mascara a complexidade abaixo da superfície.

Como diz DeSantis, “O que fazemos é fácil de explicar, mas é tecnicamente desafiador”. A Bloomfield criou seu próprio hardware para capturar os dados que processa com uma combinação de IA e aprendizagem profunda. No entanto, para atingir a escala mínima, ela precisava capacitar produtores em todo o mundo com suas câmeras especialmente projetadas. 

As câmeras devem: 

• Chegar com segurança a qualquer lugar do mundo 
• Ser fáceis de usar, permitindo que qualquer pessoa conecte facilmente a câmera a um veículo agrícola 
• Funcionar sem falhas em ambientes sujos, empoeirados e em condições difíceis, como em uma fazenda em condições desérticas
• Realizar a geolocalização das plantas precisamente, de forma que os fazendeiros possam combinar a imagem à planta facilmente e rapidamente enquanto percorrem suas culturas

DeSantis continua: “Não queremos sobrecarregar um cliente com a aprendizagem de algo para usar nosso serviço, e isso inclui o upload de imagens.” Com isso em mente, a Bloomfield fornece um servidor com cada câmera. Depois que as imagens são transferidas para o servidor, elas são carregadas automaticamente para análise. As fotos são armazenadas com a saída e exibidas em um painel para o produtor. Novamente, essa não é uma tarefa pequena nos bastidores.

Alguns produtores gerenciam mais de 100 mil acres. Para organizar e apresentar imagens e análises de uma forma que as torne utilizáveis para produtores, a Bloomfield detecta objetos dentro de imagens e os segmenta instantaneamente. 

Como explica Ryan Ernst, engenheiro de software principal, “É aí que nossos recursos exclusivos começam. Depois de detectar objetos, podemos designar atributos interessantes e adicionar informações valiosas que ajudam os produtores a tomar decisões baseadas em informações, como se as plantas estão prontas para colheita ou se precisam ser tratadas para infestação”.

Como cada varredura de imagem tem aproximadamente 200 gigabytes e a empresa atende a vários clientes, a Bloomfield processa de 1 a 10 terabytes de imagens e dados em um determinado dia. “Esse volume de dados cresce rapidamente, dependendo da estação, do tipo de lavoura e de outros parâmetros”, diz Ernst.

A Bloomfield havia confiado por muito tempo no Amazon Web Services para processamento e armazenamento de dados. Conforme a empresa buscou otimizar os custos, ela lançou uma estratégia de várias nuvens e procurou outro provedor de nuvem. “Felizmente, usamos contêineres e projetamos uma arquitetura e um código portáteis. Além disso, usamos uma rede de sobreposição que permite que nós e nossos clientes acessemos recursos em qualquer lugar do mundo”, explica Ernst.

Ao considerar suas opções, Ernst precisava decidir se a Bloomfield deveria usar CPUs ou GPUs. Depois de uma avaliação completa, ele descobriu que expandir a capacidade de até 1.000 tarefas de CPU seria muito mais barato e fácil do que ativar 100 GPUs. Com essas informações, a Bloomfield escolheu a Computação em nuvem da Akamai para potencializar seu processamento de dados. “A Akamai permite escalar nosso processamento com CPUs de maneira eficiente e econômica”, diz Ernst.

Além de obter o poder de computação necessário, a empresa se beneficiou muito da experiência de nuvem da Akamai. “Com clientes em todo o mundo, dependemos da nuvem. A Akamai teve um grande impacto em nossa empresa como startup de tecnologia. Os especialistas da Akamai nos ajudaram a determinar a melhor maneira de organizar, armazenar e apresentar nossos dados aos agricultores”, acrescenta DeSantis.

Como muitas organizações que escalam à medida que executam processamento com uso intenso de dados, a Bloomfield planeja usar automação e GPUs por meio da edge computing. “Ao criar um wrapper em torno do SDK (kit de desenvolvimento de software) da Akamai, podemos provisionar e desprovisionar automática e dinamicamente as instâncias de edge computing da Akamai de acordo com o número de imagens que precisamos processar”, diz Ernst.

Ao mesmo tempo, a empresa está procurando gerenciar a infraestrutura para seus clientes, muitos dos quais não têm conexões fortes com a Internet. A Bloomfield usa o Amazon ECS Anywhere para gerenciar seus contêineres e criou clusters do Kubernetes que podem ser implantados em locais com restrição de largura de banda. Essa arquitetura significa que a empresa pode processar dados na edge e, ao mesmo tempo, aproveitar contêineres. “Queremos impulsionar para a edge e estamos animados para ver como o setor evoluirá, especialmente com o anúncio da Gecko da Akamai. Estamos em uma jornada de edge compartilhada com a Akamai e estamos ansiosos para evoluirmos juntos”, conclui Ernst.

A Bloomfield desenvolve tecnologia de geração de imagens de plantas orientada por IA que fornece informações no nível da planta para ajudar os produtores de cultura especializada a tomar decisões de gerenciamento mais informadas.