Flox Intelligence는 철도, 공항, 도로 및 핵심 시설 인근의 동물을 감지한 뒤 동물의 종과 행동에 따라 달라지는 음향 반응으로 쫓아내는 엣지 AI 기반 시스템을 개발하고 있다. 회사에 따르면 현재 북미, 유럽, 호주에서 약 150대의 장치가 운영되고 있다.
Flox는 2020년 스톡홀름 왕립공과대학교의 인공지능 연구소에서 분사했으며, 운송 및 자율주행 차량 분야에서 13년간 일한 Sara Nozkova가 설립했다. 회사는 올해 10월 13일부터 15일까지 샌프란시스코에서 열리는 TechCrunch Disrupt 행사에서 Startup Battlefield 200 결선에 참가한다.
시스템은 어떻게 작동하는가?
장치는 배터리로 작동하며 기둥, 나무 또는 기타 구조물에 설치할 수 있다. 동작 센서가 주변의 활동을 포착하면, 장치 자체에서 실행되는 모델을 사용하는 카메라가 작동해 동물을 식별한다. 이후 장치는 해당 종에 적합한 소리를 내보내 동물을 민감한 구역에서 멀리 이동시킨다.
Nozkova는 시스템이 시간이 지나면서 반복되는 신호에 동물들이 익숙해지지 않도록 반응을 변경한다고 말한다. Flox는 장치의 위치와 현장에서 발생하는 상황을 보여주는 소프트웨어 플랫폼도 제공하며, 규제 준수 보고서를 작성하고 생물다양성을 모니터링할 수 있다.
이 용도가 중요한 이유는 무엇인가?
이러한 시스템의 필요성은 동물과 인프라의 충돌로 발생하는 비용에 근거한다. 미국 연방항공청은 야생동물 충돌로 인해 1990년부터 2025년까지 미국 민간 항공이 연평균 약 2억 7,200만 달러의 비용을 부담한 것으로 추산한다. 프랑스에서는 SNCF가 동물로 인해 매년 8,000편 이상의 열차가 영향을 받는다고 말하며, 브르타뉴 지역에서는 2023년 동물과 열차가 120차례 충돌해 660편의 운행과 15,000분 이상의 지연이 발생했다.
Flox의 접근 방식은 호각, 조명, 울타리, 매를 이용하는 방법 또는 제거와 다르다. 동물의 정체성과 행동에 대응 방식을 연계하고, 관측 데이터를 클라우드로 전송하는 대신 분석을 현지에서 수행하려 한다. 이는 외딴 지역이나 즉각적인 대응이 필요한 장소에서 중요할 수 있지만, 해당 출처는 이 시스템이 대안보다 우수한지 또는 충돌을 줄이는 데 얼마나 성공적인지를 입증하는 독립적인 측정 자료를 제시하지 않는다.
확장과 경쟁
회사는 장치를 선판매한 뒤 첫해 이후 소프트웨어와 AI에 대한 연간 구독료를 부과하는 사업 모델을 사용한다. 또한 Alstom과의 파트너십을 비롯해 열차와 같은 차량에서 자사 소프트웨어를 구동할 수 있도록 하는 OEM 파트너십도 보유하고 있다. 이 플랫폼은 향후 열차, 자동차, 드론 및 규제된 환경 밖에서 작동하는 기타 기기에서 사용되는 것을 목표로 한다.
Flox는 종별 경보음을 사용해 새를 분산시키고 활동을 기록하는 Robin Radar와, 컴퓨터 비전으로 새를 감지한 뒤 이동식 레이저를 조준하는 iCHASE와 경쟁하고 있다. Nozkova는 무스와 회색곰 같은 동물의 안전한 반응에 관해 수집한 현장 데이터와 시스템의 확장성이 자사의 강점이라고 말한다.
Flox는 약 500만 달러를 프리시드 및 시드 라운드를 통해 조달했으며, 시드 라운드는 Unconventional Ventures와 Tilia Impact Ventures가 주도했고 GENIUS NY, Norrsken, Satgana 및 엔젤 투자자들이 참여했다. 회사는 현재 1,000만 달러 규모의 시리즈 A 라운드를 추진하고 있으며, 자금은 주로 장치 수를 약 150대에서 수천 대로 늘리고 야생동물 모니터링을 넘어서는 용도로 시스템을 확장하는 데 사용될 예정이다. 회사는 2026년을 약 150만 달러의 매출로 마무리할 것으로 예상한다.