TrueCircle obtiene $ 5.5M para usar IA para impulsar la eficiencia del reciclaje

TrueCircle obtiene $ 5.5M para usar IA para impulsar la eficiencia del reciclaje

Reino Unido TrueCircleuna startup de visión por computadora fundada el año pasado, obtuvo $ 5.5 millones en fondos previos a la semilla en un intento por llevar IA basada en datos a la industria del reciclaje para mejorar las tasas de recuperación y la calidad, con el objetivo general de transformar la economía de la reutilización de desechos. para reducir la demanda de materiales vírgenes.

Hasta ahora, la startup tiene su tecnología en funcionamiento en ocho instalaciones de clasificación de residuos del Reino Unido, pero se está acelerando rápidamente, con más lanzamientos en el segundo trimestre, cuando se expandirá internacionalmente a Europa y los EE. UU.

Le dice a TechCrunch que está apuntando a que entre 30 y 40 clientes usen su tecnología dentro de 12 meses.

La presemilla destaca por su tamaño. La ronda está dirigida por el fondo Lowercarbon Capital centrado en el clima de Chris Sacca, con la participación de Passion Capital, Giant Ventures y firstminute Capital, así como los fundadores de empresas como Revolut, Monzo, Infarm y Unity que invierten a título personal.

Al comentar sobre el aumento previo a la semilla de TrueCircle en un comunicado, Clay Dumas de Lowercarbon Capital, dijo: “El plástico de un solo uso es un flagelo de 300 millones de toneladas en nuestros océanos y vertederos que mantiene a la industria petroquímica en el negocio. Respaldamos a TrueCircle porque están aprovechando la tecnología y los mercados para crear una solución que se adapte a las dimensiones del problema”.

Los dos cofundadores de TrueCircle, Eamon Jubbawy y Rishi Stocker, no son nuevos en el juego de las empresas emergentes. (De hecho, Jubbawy en realidad tiene dos nuevas empresas en marcha a la vez en este momento; la otra es una fintech respaldada por a16z llamada Secuencia.)

La pareja, que originalmente se conoció en la escuela, promociona una gran cantidad de conocimientos tecnológicos y comerciales relevantes que están aplicando aquí: incluida la experiencia de visión por computadora de Onfido, otra de las nuevas empresas de Jubbawy, donde creó un equipo de visión por computadora centrado en documentos de identidad. verificación y comparación de rostros (dejó Onfido en el verano de 2020); y experiencia comercial de la startup fintech Revolut, donde Stocker fue uno de sus primeros empleados y pasó cuatro años dirigiendo asociaciones globales. También trabajó anteriormente en el gigante de FMCG Unilever y dice que no es ajeno a los desafíos de aumentar las tasas de reciclaje de envases.

El reciclaje no es el tema más glamoroso de c, pero los bajos niveles de eficiencia en la industria de procesamiento de desechos son un problema apremiante desde múltiples ángulos, sobre todo cuando se combinan con la necesidad apremiante de la humanidad de reducir radicalmente el consumo global para reducir las emisiones y evitar un cambio climático catastrófico. – lo que significa que hay problemas reales y significativos aquí que la tecnología podría ayudar a resolver.

Problemas que también se extienden por todo el mundo. Por lo tanto, el potencial de disrupción, y las ‘oportunidades’ de ingresos, parecen enormes.

La regulación también está llamando mucho más la atención sobre lo que pasa por las cintas transportadoras, ya que los legisladores comienzan a imponer condiciones sobre el uso de materiales vírgenes para cosas como el empaque, cambiando activamente la economía del reciclaje.

Del mismo modo, la ira pública generalizada por los impactos ambientales directos de los desechos desechados, como el plástico de un solo uso que contamina los océanos y crea un riesgo para la vida marina, está generando energía para el cambio.

Mientras tanto, las ganancias de eficiencia impulsadas por la IA, y la digitalización de los procesos industriales en general, están siendo buscadas específicamente para abordar el cambio climático, incluso por parte de los formuladores de políticas en la Unión Europea que están impulsando una estrategia de inversión de transformación ‘verde y digital’ combinada para el bloque para tratar de alcanzar las emisiones netas de carbono cero para 2050.

“La belleza de [our approach] es que si lo amplía a través del tonelaje que se ha procesado en el mundo hoy en día, es un modelo comercial muy escalable, si solo nos enfocáramos en este negocio de datos como servicio, pero nuestras ambiciones no se detienen ahí”, dice almacenista. “Creo que esto es lo que nos emociona a todos. Aquí tenemos la oportunidad de interrumpir una industria de $ 20 mil millones por año a través de una infraestructura comercial mucho más digitalizada”.

“Históricamente, los intentos de revolucionar esta industria fueron tal vez un poco más académicos y tecnológicos, pero creo que el enfoque que hemos adoptado, a partir de nuestra experiencia en la creación y comercialización de empresas de tecnología, en Onfido; Rishi dirigía muchas de nuestras estrategias de monetización en Revolut; nos dimos cuenta de que se necesita mucho más que eso”, agrega Jubbawy.

“Se necesita una gran tecnología, pero también se necesita encontrar una manera de hacer que esta industria funcione comercialmente. Por lo tanto, nos enfocamos en hacer que el proceso de ventas funcione de manera realmente efectiva porque esa es solo otra razón por la cual la industria del reciclaje no ha recibido la atención que debería”.

Rebobinando un poco, los fundadores de TrueCircle están comenzando con una idea bastante elemental de aplicar la tecnología de visión por computadora a los flujos de desechos que fluyen a través de las instalaciones de procesamiento para que pueda proporcionar a sus clientes flujos de datos en tiempo real sobre lo que pasa a través de sus plantas, impulsando el análisis de desechos y alertas

Esto significa que la startup está instalando una cámara conectada y un kit de iluminación en las plantas de procesamiento de desechos de sus clientes, y lo hace de forma gratuita, ya que el modelo comercial es una tarifa de estilo SaaS, basada en el procesamiento por tonelaje escaneado.

“Nos dimos cuenta de que estas instalaciones: su principal problema hoy en día es que no tienen absolutamente ningún dato”, explica Stocker. “Es una industria completamente escasa en datos.

“En ausencia de cualquier dato, sobre la composición de los desechos que ingresan y, lo que es más importante, la calidad real que pueden lograr en esas distintas líneas de salida, se encuentran con el mismo problema una y otra vez: 1) Sus compradores no No confíe en lo que están comprando para que siempre les paguen mal por los materiales. Y 2) en realidad no saben cuándo hay problemas en su planta porque no tienen forma de capturar datos en tiempo real”.

“Ese fue el verdadero momento de la bombilla para nosotros, especialmente donde entró en juego el conocimiento de visión por computadora de Eamon para configurar y construir Onfido desde cero, nos dimos cuenta con algunas pruebas muy rápidas, en realidad instalando una cámara muy barata con una configuración de iluminación. en las cintas transportadoras que se encuentran en estas instalaciones, podríamos enviar esos datos a la nube y aplicar un modelo de aprendizaje automático de visión por computadora para etiquetar cada artículo”, agrega.

Hemos visto este tipo de idea antes, como la del alumno del campo de batalla de TechCrunch Disrupt, Greyparrot (otra startup con sede en el Reino Unido), que se fundó en 2019 y ya vende un sistema de reconocimiento de desechos de IA que se ha implementado a nivel mundial.

Pero TrueCircle sugiere que su enfoque es más “full stack”, ya que también está construyendo una pieza de automatización, inicialmente a través de alertas digitales que su sistema envía a los empleados de las instalaciones cuando los umbrales de calidad caen por debajo de un nivel personalizable, brindándoles un diagnóstico de causa raíz para que puedan tomar medidas inmediatas. acción para corregir un problema con su maquinaria de clasificación.

Más tarde dice que quiere integrar el sistema de alerta con la maquinaria de la planta para que su software también pueda realizar automáticamente ese tipo de correcciones.

“El siguiente paso en el que estamos trabajando ahora es la integración programática con su maquinaria existente, de modo que cuando detectamos un problema, podemos ajustar la configuración de ese dispositivo y asegurarnos de que lo resuelva sin intervención manual”, dice Stocker. “Así que ahí es realmente a donde queremos llegar. Queremos ser estos datos como una capa de servicio que detecte problemas, los corrija y luego certifique la calidad para maximizar el potencial de ventas”.

También hay más: en paralelo, TrueCircle está construyendo un mercado para ayudar a las instalaciones de procesamiento de desechos a vender el material verificado que recuperan.

Aquí, su premisa es que podrá ayudar a las instalaciones a lograr mejores precios para los desechos procesados ​​como resultado de los datos que se le adjuntarán, es decir, el análisis y la garantía de calidad/pureza que su IA puede proporcionar.

Entonces, el argumento es que, finalmente, las instalaciones de procesamiento de desechos tendrán los datos para mostrar a los compradores que garantizan que pueden obtener un precio justo.

“Al tener un enfoque un poco más completo, para ayudar a las instalaciones de reciclaje a trabajar entre sí, conectarse entre sí, obviamente tener mejores datos sobre lo que están haciendo y tomar mejores decisiones, puede hacer que toda la industria trabaje de manera más efectiva. ” sugiere Jubbawy.

“Buscamos compradores que se preocupen por la calidad”, agrega Stocker. “Hemos podido atraer compradores de Alemania, por ejemplo, a la plataforma, porque pueden ver exactamente lo que están comprando y pueden hacer una oferta que refleje esa calidad.

“Este es un negocio clásico de datos como servicio, al menos en su primer módulo, porque ahora una instalación puede ingresar a la plataforma y decir: está bien, quiero comprender la calidad de mis resultados para ayudar a nuestra instalación a obtener mejores ingresos de una variedad de compradores De modo que pueden iniciar sesión y generar un informe para los compradores. Cuando venden material al final de cada mes, pueden adjuntar este informe de datos en tiempo real que muestra la calidad exacta de esa línea a todos los compradores”.

“Vengo del mundo de la tecnología financiera, así que lo traigo de vuelta a las calificaciones de Moody’s”, agrega. “Lo vemos cuando nos convertimos en el equivalente de Moody’s para la industria del reciclaje y eso nos permite construir el resto de la infraestructura que la industria necesita para facilitar un reciclaje eficiente”.

TrueCircle dice que sus modelos de IA actualmente pueden identificar alrededor de 50 categorías diferentes asociadas con los desechos, como el material del artículo, su peso, la marca, si es un artículo de calidad alimentaria, etc.

Mientras que las tasas de precisión para sus IA de escaneo de desechos están programadas entre 92-98%.

Y después de dos meses, la startup dice que pudo demostrar, en “algunas” de las instalaciones iniciales usando su panel de alertas, que sus clientes estaban obteniendo una tasa de recuperación 10-15% más alta en comparación con la forma en que operaban antes, es decir, sin ningún problema. IA para vigilar la pureza de los residuos.

Dados los tipos de trabajos que se automatizarán aquí, es decir, trabajo manual sucio, maloliente y potencialmente peligroso mal pagado, esta es una aplicación de IA que podría ser más bienvenida que temida, también sugiere Jubbawy.

“En última instancia, la razón por la que esto me motiva es que recuerdo haber leído el libro de Bill Gates sobre Cómo evitar un desastre climático, donde clasifica todas las causas de estos 51 BN de toneladas de gases de efecto invernadero que debemos eliminar y el uso innecesario de materiales vírgenes. para empaques agrega alrededor de 2-3%, muy por encima de 1Gigaton”, dice, y agrega que la motivación principal del equipo es “hacer nuestra parte para reducir esos 51BN de toneladas a cero”.


Source link