Pietro Maria Piazza, Alessandro Nesci, Davide Santucci i Matteo Angiolillo nie zamierzają czekać na skończenie szkoły, by zacząć tworzyć coś naprawdę konkretnego. Czterej przyjaciele z włoskiego Forlì stojący za inicjatywą Blue Proton, pracują nad inteligentnym systemem monitorowania zwierząt hodowlanych opartym na sztucznej inteligencji. Ich cel? Pomóc rolnikom w automatycznej identyfikacji poszczególnych sztuk bydła oraz we wczesnym wykrywaniu problemów zdrowotnych – bezpośrednio w terenie i w czasie rzeczywistym.
Mają po 17 lat, a ich projekt trwa od kilku miesięcy. Do założenia własnego biznesu jeszcze im daleko, ale smykałki prawdziwych innowatorów z pewnością im nie brakuje – i już teraz wyciskają z płytki Arduino UNO Q wszystko, co ma do zaoferowania.
Rolnictwo 4.0 nie może czekać
Monitorowanie zwierząt gospodarskich to obszar, w którym technologia ewidentnie nie nadążała za dzisiejszymi możliwościami. Śledzenie konkretnych sztuk, wczesne wykrywanie chorób i wyłapywanie nieprawidłowości, zanim staną się kosztownym problemem – większość tych prac wciąż wykonuje się ręcznie. A to oznacza, że proces jest wolny, niesystematyczny i łatwo w nim o przeoczenie.
Gdy tylko zauważyli tę lukę, postanowili działać. „Nikt z nas nie chciał czekać” – wyjaśnia zespół. „Narzędzia, wiedza i zasoby potrzebne do rozwiązywania realnych problemów są dziś na wyciągnięcie ręki. Nie widzieliśmy żadnego powodu, by odkładać to na później”.
Docelowo chcą stworzyć system wykorzystujący wizję komputerową oraz autorskie sieci neuronowe do rozpoznawania zwierząt i analizy ich zachowania. Chodzi o ciągły, bezobsługowy monitoring, który będzie realnym wsparciem w codziennej pracy gospodarstwa. „W rolnictwie wykrycie problemu zbyt późno oznacza konkretne straty finansowe. Automatyczny system działający w tle, niewymagający ciągłej uwagi, jest w takim środowisku po prostu niezastąpiony”.
Czterech nastolatków, jeden zgrany zespół
Chłopaki wyraźnie podzielili między siebie rolę w projekcie:
- Pietro kieruje inżynierią oprogramowania,
- Matteo tworzy backend w języku C,
- Davide odpowiada za projekt CAD i fizyczną konstrukcję urządzenia,
- Alessandro skupia się na rozwoju sieci neuronowych oraz trenowaniu modelu YOLO – co stanowi serce systemu w zakresie automatycznej detekcji i zliczania zwierząt.
Modele AI rozwijają całkowicie we własnym zakresie. Kluczowym elementem ich podejścia jest odpowiednia kompozycja zbioru danych: im bardziej różnorodne dane treningowe – zmienne oświetlenie, ruch zwierząt, warunki pogodowe czy zróżnicowane otoczenie – tym bardziej niezawodny staje się model po wdrożeniu w terenie. Jak ujął to Alessandro: „Mając odpowiednio dużą i różnorodną bazę zdjęć z realnych scenariuszy, model uczy się właściwego uogólniania danych”.
Sercem architektury sprzętowej stało się Arduino UNO Q. Całość zamknięto w dedykowanej, wydrukowanej w 3D obudowie, zaprojektowanej specjalnie pod ich wymagania – dzięki czemu urządzenie jest kompaktowe i gotowe do pracy w trudnych warunkach polowych. Zespół pisze i wdraża kod bezpośrednio z poziomu terminala Linuksa – bez wyręczania się graficznym IDE czy środowiskami typu App Lab. Tylko płytka, edytor tekstu i cała masa iteracji.
Dlaczego akurat UNO Q?
Dla Blue Proton praca z marką Arduino to nie pierwszyzna. Zespół wykorzystywał już płytki UNO oraz Arduino Nano w swoich wcześniejszych projektach – m.in. przy budowie ramienia robotycznego i modelu rakiety. Szybko jednak dostrzegli, że UNO Q to zupełnie nowa kategoria sprzętu.
„Możliwość uruchomienia Linuksa na tak kompaktowej i przystępnej cenowo płytce była dla nas punktem zwrotnym. To połączenie sporej mocy obliczeniowej, lekkiej formy i niskiego kosztu sprawiło, że był to naturalny wybór dla projektu takiego jak nasz – gdzie sprzęt musi działać w terenie, często w odległych miejscach, nie będąc przy tym nieporęcznym ani drogim w ewentualnym skalowaniu”.
Lokalne wykonywanie wnioskowania AI, bez konieczności stałego połączenia z serwerem, to kluczowy wymóg w warunkach rolniczych. Arduino UNO Q sprawia, że tego typu sztuczna inteligencja staje się realna do wdrożenia – nawet przy uczniowskim budżecie i wymagających warunkach polowych.
Trzeba jednak przyznać, że młodzi twórcy szczerze oceniają parametry techniczne: „RAM i CPU to nasze główne wąskie gardła. Uruchomienie takiego systemu na płytce o tych ograniczeniach wymaga, aby każdy komponent był tak lekki, jak to tylko możliwe”. Ich metoda? Testowanie, optymalizacja i ponowne testy. „Nie ma tu dróg na skróty – to po prostu wymaga czasu i ogromnych pokładów cierpliwości”.
Innowacja to przede wszystkim droga
Pokilku miesiącach pracy zespół Blue Proton ma już działający system do zliczania bydła, jasny kierunek rozwoju modułu odpowiedzialnego za monitoring zdrowia oraz niezwykle dojrzałe, szczere podejście do całego procesu:
„Nadal nad tym pracujemy. Mamy po 17 lat, jutro piszemy sprawdzian z matematyki, a jednocześnie dłubiemy przy czymś, co być może stanie się kiedyś naszą pracą… a być może nie. Nie mamy gotowego produktu komercyjnego i nie będziemy udawać, że mamy ułożony plan na pięć lat do przodu. Ale będziemy budować dalej, uczyć się nowych rzeczy i zobaczymy, dokąd nas to doprowadzi. Na ten moment to w zupełności wystarczy”.
A co radzą innym uczniom i studentom, którzy zastanawiają się nad rozpoczęciem własnego projektu?
„Jeśli masz pomysł, po prostu za nim idź. Nie czekaj, aż poczujesz, że jesteś gotowy, bo ten moment nigdy nie nadejdzie. Wszystkiego dowiadujesz się i uczysz w trakcie – i właśnie o to w tym wszystkim chodzi”.
Postępy zespołu Blue Proton Initiative możesz śledzić na ich stronie internetowej oraz profilu na Instagramie, gdzie regularnie publikują materiały wideo dokumentujące kolejne etapy projektu.
Źródło: blog.arduino.cc
