Bloomfield cultiva un crecimiento continuo

Aunque los grandes problemas intimidan a algunas personas, ese no es el caso de Mark DeSantis. A lo largo de su carrera como emprendedor, ha impulsado soluciones tecnológicas para mejorar la manera en que se hacen las cosas. Eso ha incluido desde transformar la enseñanza de las matemáticas con software complementado por tutores certificados hasta desarrollar un producto basado en inteligencia artificial (IA) que supervisa y gestiona la infraestructura vial.

Aprovechando su experiencia con la inteligencia artificial, se unió a los cofundadores de Bloomfield Robotics —una empresa derivada de la Universidad Carnegie Mellon— para utilizar la IA y la tecnología de imágenes en la mejora de la gestión de cultivos. "Valoré la oportunidad de ayudar a los agricultores a gestionar mejor la salud y el rendimiento de los cultivos y, a su vez, contribuir a alimentar mejor al mundo", afirma DeSantis.

Como CEO de Bloomfield, DeSantis está a cargo de una empresa y un equipo que operan bajo un modelo de negocio sencillo: Las cámaras inteligentes portátiles de la empresa, que se pueden acoplar a cualquier vehículo agrícola, capturan imágenes de las plantas. Las imágenes se cargan en la nube, donde algoritmos de aprendizaje profundo analizan las características clave de las plantas para determinar su salud y rendimiento. Los agricultores pagan una tarifa mensual asequible por las herramientas y la tecnología que les permiten evaluar el estado de sus plantas y determinar el mejor momento para la cosecha, así como cuándo intervenir en caso de problemas de salud o rendimiento.

Aunque esto puede no parecer un enfoque revolucionario, lo es. Incluso los satélites y drones solo pueden ofrecer a los agricultores una idea general del rendimiento de los cultivos. Bloomfield permite conocer el estado de cada planta, hasta el tamaño y la salud de cada hoja, incluyendo la presencia de enfermedades e infestaciones. Además, la solución es tan inteligente como fácil de usar. Su enfoque es tan único que la NASA le otorgó un contrato para ayudar a la agencia a cultivar alimentos en el espacio.

Pero, como todos sabemos, la simplicidad externa a menudo oculta la complejidad subyacente.

Como dice DeSantis: "Lo que hacemos es fácil de explicar, pero técnicamente desafiante". Bloomfield desarrolló su propio hardware para capturar los datos que procesa mediante una combinación de IA y aprendizaje profundo. Sin embargo, para alcanzar una escala mínima, tuvo que capacitar a los agricultores de todo el mundo con sus cámaras especialmente diseñadas. 

Las cámaras deben: 

• Llegar de manera segura a cualquier lugar del mundo 
• Ser fáciles de usar, permitiendo que cualquiera pueda acoplar la cámara a un vehículo agrícola sin dificultad 
• Funcionar sin fallos en entornos sucios, polvorientos y condiciones difíciles, como en una granja con condiciones similares a las del desierto
• Geolocalizar las plantas con precisión para que los agricultores puedan asociar la imagen con la planta de manera rápida y sencilla mientras recorren sus cultivos

DeSantis continúa: "No queremos cargar al cliente con la necesidad de aprender a usar nuestro servicio, y eso incluye subir imágenes". Con eso en mente, Bloomfield proporciona un servidor con cada cámara. Una vez que las imágenes se transfieren al servidor, se cargan automáticamente para su análisis. Las fotos se almacenan junto con los resultados y se muestran en un panel para el agricultor. Nuevamente, esta no es una tarea sencilla.

Algunos agricultores cultivan terrenos de más de 40 469 hectáreas. A fin de organizar y presentar imágenes y análisis de manera que los agricultores puedan usarlos, Bloomfield detecta objetos en las imágenes y los segmenta instantáneamente. 

Como explica Ryan Ernst, ingeniero principal de software, "es ahí cuando entran en juego nuestras capacidades únicas. Tras detectar los objetos, podemos asignar atributos interesantes y añadir información valiosa que ayude a los agricultores a tomar decisiones fundamentadas, según si las plantas están listas para la cosecha o precisan tratamientos contra infestaciones".

Dado que cada escaneo de imágenes abarca aproximadamente 200 gigabytes y la empresa atiende a numerosos clientes, Bloomfield procesa entre 1 y 10 terabytes de imágenes y datos a diario. "El volumen de datos crece rápidamente en función de la temporada, el tipo de cultivo y otros parámetros", aclara Ernst.

Bloomfield había confiado durante mucho tiempo en Amazon Web Services para el procesamiento y almacenamiento de datos. Conforme la empresa se afanaba en optimizar los costes, lanzó una estrategia multinube y buscó otro proveedor de nube. "Afortunadamente, utilizamos contenedores y diseñamos una arquitectura y un código portátiles. Además, usamos una red superpuesta que nos permite tanto a nosotros como a nuestros clientes acceder a recursos en cualquier lugar del mundo", explica Ernst.

A la hora de considerar sus opciones, Ernst debía decidir si Bloomfield emplearía CPU o GPU. Tras una evaluación exhaustiva, llegó a la conclusión de que escalar 1000 tareas de CPU sería mucho más barato y sencillo que hacer lo propio con 100 GPU. Con esta información en mente, Bloomfield eligió Akamai Cloud Computing para el procesamiento de datos. "Akamai nos permite escalar el procesamiento con CPU de manera eficiente y rentable", afirma Ernst.

Además de obtener la potencia informática necesaria, la empresa se ha beneficiado enormemente de la experiencia en la nube de Akamai. "Tenemos clientes en todo el mundo, con lo que dependemos de la nube. Akamai ha tenido un impacto enorme en nosotros, como empresa tecnológica emergente. Sus expertos nos ayudaron a determinar la mejor manera de organizar, almacenar y presentar nuestros datos a los agricultores", añade DeSantis.

Como otras muchas organizaciones que escalan a medida que realizan un procesamiento intensivo de datos, Bloomfield planea utilizar la automatización y las GPU a través del Edge Computing. "Al crear un envoltorio, o wrapper, en torno al SDK (kit de desarrollo de software) de Akamai, podemos aprovisionar y desaprovisionar de forma automática y dinámica instancias de Edge Computing de Akamai en función del número de imágenes que necesitemos procesar", afirma Ernst.

Al mismo tiempo, la empresa pretende gestionar la infraestructura de sus clientes, muchos de los cuales carecen de conexiones sólidas a Internet. Bloomfield utiliza Amazon ECS Anywhere para gestionar sus contenedores y ha creado clústeres de Kubernetes que puede implementar en ubicaciones con un ancho de banda limitado. Esta arquitectura significa que la empresa puede procesar datos en el Edge sin dejar de aprovechar los contenedores. "Queremos seguir avanzado hacia el Edge y estamos deseando ver cómo evoluciona el sector, especialmente con el anuncio de Akamai Gecko. Vamos codo a codo con Akamai en el Edge y esperamos evolucionar juntos", concluye Ernst.

Bloomfield desarrolla tecnología de toma de imágenes impulsada por IA que proporciona a los agricultores de cultivos especializados información detallada sobre cada planta para ayudarles a tomar decisiones de gestión más fundamentadas.