Durante la última década, los drones se han convertido en una herramienta cada vez más importante para el monitoreo forestal. Son una forma rápida y eficaz de recopilar una gran cantidad de datos de una sola vez, sin alterar demasiado el equilibrio natural. Formado como un derivado del Laboratorio GRASP de la Universidad de Pensilvania en 2020, Treeswift ha estado trabajando para desarrollar esa promesa.
Los fundadores Steven Chen, Elizabeth Hunter, Michael Shomin y Vaibhav Arcot reunieron su experiencia en enjambres de drones y silvicultura para crear un sistema capaz de recopilar grandes franjas de datos en un vuelo. Esa información, recopilada a través de cámaras y sensores a bordo, se puede utilizar para una amplia gama de aplicaciones diferentes, incluido el monitoreo de la deforestación, las lecturas de captura de carbono y la prevención de incendios forestales.
“Nuestra misión es construir el ecosistema de datos para el mundo natural, y lo estamos logrando mediante la captura de datos importantes debajo del dosel del bosque”, dijo Chen, director ejecutivo de la startup, en un comunicado. “Anticipamos que la tecnología Treeswift ayudará a obtener una visión más transparente, verificable y precisa del planeta desde cero”.
Esta semana, la compañía anunció, apropiadamente, una ronda semilla. Los 4,8 millones de dólares en financiación, liderados por Pathbreaker Ventures, elevan el total a 6,4 millones de dólares.
Créditos de imagen: arboleswift
“La solución de Treeswift es capaz de medir el mundo natural de una manera nunca antes posible”, dice Ryan Gembala de Pathbreaker. “Las implicaciones para la silvicultura comercial, la captura de carbono y más son profundas. Espero que los datos de sus implementaciones se conviertan en la base de las mayores oportunidades en soluciones y gestión basadas en la naturaleza en las próximas décadas”.
La oferta principal de la startup con sede en Filadelfia es SwiftCruise, una solución de combinación de hardware/software capaz de recopilar métricas a nivel de árbol por árbol. La información se procesa mediante algoritmos de aprendizaje automático integrados y se recopila en un panel de datos basado en la nube. Es una imagen más detallada que la que tradicionalmente se ha recopilado mediante métodos como imágenes satelitales o de aviones.
Treeswift actualmente está probando su tecnología con varias empresas forestales comerciales.
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