Startup FlowerChecker zásadně poskočil v chytrosti své AI. Teď se hodlá schovat třeba do traktoru nebo dronu.

FlowerChecker, startup, jehož umělá inteligence umí rozpoznávat květiny vyfocené mobilem, rozjíždí spolupráci s novými partnery. “V poslední době jsme byli osloveni společnostmi z různých oblastí jako je zemědělství, ochrany přírody anebo zahradnictví. Nyní jsme schopni vylepšit traktor nebo dron o umělou inteligenci automatického rozpoznávání rostlin,“ uvádí Ondřej Vild, botanik a jeden ze tří spoluzakladatelů.

To může být podle Vilda velkým usnadněním v případě přesného hnojení či mapování ohrožených druhů rostlin. Společnost letos získala ocenění Nápad roku v soutěži Al Awards a v létě se připojila do programu JIC Master Jihomoravského inovačního centra, který ji má byznysově opět posunout. A zaujala obchodní partnery – významně totiž vylepšila svou umělou inteligenci.

Aktuálně se chytré neurony FlowerCheckeru uplatňují třeba při identifikaci rostlin z mikroskopických snímků pylových zrn nebo při měření stromů z LIDARu na dronech, oba projekty ve spolupráci s Akademií věd ČR. Nebo u mapování „aktivity“ stromů Life TreeCheck. Klienti z řad soukromých firem nejsou veřejní, výjimkou je švédská aplikace Planta, která zas ukazuje možnosti, jak jde umělou inteligenci naučenou rozpoznávat rostliny a jejich stav zpeněžit rovnou.

Lidi versus stroje

FlowerChecker je poměrně snadno přístupná aplikace, která rychle odpovídá na jednoduchou otázku, se kterou se městský člověk – pokud občas kouká pod nohy – setkává denně: co to přede mnou roste za kytku? Stačí namířit fotoaparát na mobilu a vyfotit. A FlowerChecker vám poví, jak se rostlina jmenuje.

Startup funguje pod dvěma různými jmény a se dvěma odlišnými přístupy. Jako FlowerChecker jej založili Ondřej Vild, Ondřej Veselý a Jiří Řihák. Jejich konečným cílem bylo sesbírat rozsáhlou databázi fotografií co největšího množství rostlin, aby tak vytrénovali (tehdy kvůli technologickým možnostem spíše teoreticky) umělou inteligenci, která pak bude schopná květiny rozpoznávat sama. To bylo v roce 2014 a protože vývoj strojového učení zdaleka nebyl na dostačující úrovni, zaměřili se právě na sbírání fotek rostlin. Poskytli lidem možnost, že zeleň na jejich fotce zdarma identifikují. Tím, kdo rostlinu určoval, byli botanici. Za to získali stovky fotografií a v určitou chvíli přestali stíhat, takže službu nejprve zpoplatnili a ze stejného důvodu pak ještě zdražili. Zájem neustal.

FlowerChecker na botanicích stále stojí, i když dnes už jim umělá inteligence nejdřív vypisuje návrhy, které pak spíše potvrdí. Podle spoluzakladatele a vývojáře Ondřeje Veselého si firma bude tuto značku udržovat. Zákazníci zákazníci jsou totiž spíše ochotni platit za službu, za kterou vidí reálné lidi. A především, trénink AI stále není u konce. 

Kde například najdete ukrytou neuronovou síť FlowerCheckeru?

Hned dva zajímavé projekty vzešly ze spolupráce s AV ČR:

  • Využití strojového učení pro identifikaci rostlin z mikroskopických snímků pylových zrn. „Pokud vše půjde dobře, vyvineme zařízení, které bude monitorovat složení včelí snůšky,“ říká Ondřej Veselý. Včelaři totiž nemají moc způsobů, jak zjistit složení druhové skladby kytek, ze kterých med opravdu je. Často jej proto uvádějí špatně.
  • Měření stromů z LIDARu na dronech. Tady je výzkum dost na začátku. „Ale máme 3D skeny z tohoto projektu a hledáme aplikace v oblasti lesního managementu – měření nárůstu dřevní hmoty, hodnocení zdraví stromů apod.,“ vysvětluje Veselý.

Spolupráce s neziskovou Nadací Partnerství na projektu Life TreeCheck: Konečným cílem je vyčíslit (pozitivní) dopady rostlin na klima a tím jejich podpora. Součástí je mobilní aplikace, která na základě fotografie rozezná konkrétní druh rostliny, vyčíslí její přínos a hravou formou zapojí veřejnost do péče o městskou zeleň.

90procentní pravda umělé inteligence

Druhým a aktuálně zajímavějším projektem je tak právě systém, který funguje výhradně na rozpoznávání umělé inteligence. Ten najdete pod názvem Plant.id. Otevřete webovou stránku, namířite mobil, vyfotíte – a za pár vteřin vám AI poví, jaké kytce se vaše fotografie nejvíc podobá. Denně to pravidelně dělá asi stovka lidí. “V loňském roce se míra úspěšnosti pohybovala kolem 60%, ale nově naprogramovaný model poprvé dosáhl 90%,“ říká Ondřej Veselý. A strojové učení se má i dál zlepšovat.

Body na mapě představují přibližnou polohu každé identifikace v Evropě, kde byla letos služba Plant.id použita.

Flowerchecker se teď zaměřuje na spolupráci s novými partnery. Firmy podle Veselého aplikace umělé inteligence zajímá, a to napříč obory.

Spolupráce s novými organizacemi nám potvrdila, že o službu bude zájem napříč různými obory. Pustili jsme se do  aktivního oslovování organizací, které by mohly tuto umělou inteligenci využít,” doplňuje Veselý.

Určovat automaticky druhy rostlin už dřív zajímalo například Agenturu ochrany přírody a krajiny ČR, německé vědce, kteří mapují středoevropskou flóru, nebo třeba amerického zákazníka, kterému tým systematicky pomáhal s vegetačním mapováním pozemků.

Možnosti v rámci dalších let jsou ale širší, jak už Ondřej Veselý pro tyinternety uváděl. Třeba malé drony opylující ohrožené druhy rostlin místo vymírajících včel. Nebo úplně jiný obor díky škálování machine learningu – například spolupráce s firmami v oblasti zdravotnictví.

Diskuze k článku