Компания Flox Intelligence разрабатывает систему на основе периферийного искусственного интеллекта для наблюдения за животными возле железных дорог, аэропортов, дорог и объектов критической инфраструктуры, а затем отпугивает их звуковыми сигналами, различающимися в зависимости от вида и поведения животного. По словам компании, около 150 таких устройств уже работают в Северной Америке, Европе и Австралии.
Flox вышла из лаборатории искусственного интеллекта Королевского технологического института в Стокгольме в 2020 году. Её основала Sara Nozkova после 13 лет работы в сфере транспорта и автономных транспортных средств. В этом году компания участвует в финале Startup Battlefield 200 в рамках мероприятия TechCrunch Disrupt, которое проходит в Сан-Франциско с 13 по 15 октября.
Как работает система?
Модули работают от аккумуляторов и могут устанавливаться на столбах, деревьях или других конструкциях. Когда датчик движения фиксирует активность поблизости, включается камера, использующая модели, работающие непосредственно на устройстве, для распознавания животного. После этого устройство воспроизводит звук, подходящий для его вида, чтобы оттеснить животное от чувствительной зоны.
Nozkova говорит, что система со временем меняет свои реакции, чтобы животные не привыкали к повторяющимся сигналам. Flox также предлагает программную платформу, отображающую местоположение устройств и происходящее на местах, с возможностью создавать отчёты для соблюдения нормативных требований и мониторинга биоразнообразия.
Почему это применение важно?
Необходимость таких систем обусловлена стоимостью столкновений животных с инфраструктурой. По оценке Федерального управления гражданской авиации США, столкновения с дикими животными обходились гражданской авиации в США в среднем примерно в 272 миллиона долларов ежегодно в период с 1990 по 2025 год. Во Франции компания SNCF заявляет, что животные ежегодно влияют более чем на 8 000 поездов, а в регионе Бретань в 2023 году произошло 120 столкновений поездов с животными, что привело к отмене или нарушению работы 660 рейсов и более чем 15 000 минут задержек.
Подход Flox отличается от таких средств, как свистки, световые сигналы, ограждения, соколы или отлов, поскольку компания пытается связать реакцию с видом и поведением животного, выполняя анализ локально, а не отправляя данные наблюдений в облако. Это может быть важно для удалённых объектов или мест, где требуется немедленная реакция, однако источник не приводит независимых измерений, подтверждающих превосходство системы над альтернативами или степень её успеха в сокращении столкновений.
Расширение и конкуренция
Компания использует бизнес-модель, при которой сначала продаёт устройства, а после первого года взимает ежегодную плату за программное обеспечение и искусственный интеллект. У неё также есть OEM-партнёрства, позволяющие запускать её программное обеспечение на таких транспортных средствах, как поезда; среди них — партнёрство с компанией Alstom. В будущем платформа должна работать на поездах, автомобилях, беспилотных летательных аппаратах и других машинах, эксплуатируемых за пределами регулируемых сред.
Flox конкурирует с Robin Radar, которая использует видоспецифичные сигналы тревоги для рассеивания птиц и регистрации активности, а также с iCHASE, которая обнаруживает птиц с помощью компьютерного зрения и воздействует на них движущимся лазером. По словам Nozkova, преимущество Flox заключается в масштабе системы и собранных ею полевых данных о безопасных реакциях таких животных, как лоси и гризли.
Flox привлекла около 5 миллионов долларов в ходе раундов предпосевного и посевного финансирования. Посевной раунд возглавили Unconventional Ventures и Tilia Impact Ventures, а участие в нём приняли GENIUS NY, Norrsken, Satgana и бизнес-ангелы. Сейчас компания открывает раунд Series A на 10 миллионов долларов, который в основном будет направлен на увеличение числа устройств примерно со 150 до нескольких тысяч и расширение системы на применения, выходящие за рамки мониторинга дикой природы. Компания ожидает завершить 2026 год с выручкой около 1,5 миллиона долларов.