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La bola de cristal para el rendimiento de los cultivos de maíz revolucionará el comercio de productos básicos
Obtener información financiera a partir de imágenes satelitales no es una idea nueva, pero Laboratorios de la Tierra le está dando un giro. La startup de Boston analiza imágenes satelitales de la NASA, así como datos meteorológicos de la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica e información estacional y de cultivo del Departamento de Agricultura de EE. UU. Luego utiliza algoritmos de aprendizaje automático para generar inteligencia sobre los recursos naturales, como la predicción de los rendimientos agrícolas.
La estrategia puede sonar similar a la de otras empresas de análisis de imágenes satelitales como Descartes Labs y Orbital Insight. Sin embargo, TellusLabs planea diferenciarse aplicando la experiencia científica en vegetación y climatología a su análisis, manteniendo un enfoque estrecho en los recursos naturales y lanzando rápidamente nuevos productos. Su objetivo es ser una terminal de Bloomberg para las señales de la Tierra. Hay una amplia base de personas que tienen que tomar decisiones difíciles en torno a los recursos naturales, y queremos brindarles datos de calidad rápidamente, dice el CEO y cofundador de TellusLabs, David Potere.
La primera incursión de la compañía en el mercado es Núcleo , una herramienta de modelado de pronóstico de productos básicos agrícolas que recientemente entró en una fase beta abierta de acceso público. La versión beta gratuita de Kernel tiene funciones limitadas, pero el producto completo es un tablero interactivo en línea que muestra un mapa de las principales regiones productoras de maíz en los EE. UU. (en 18 estados) e indicadores financieros clave, como rendimiento, superficie cosechada y producción total. Los usuarios pueden ver los datos a nivel de estado, distrito agrícola o condado y ver los datos históricos de rendimiento obtenidos del USDA. El tablero también presenta una flecha indicadora, análoga a una cotización bursátil, que denota el cambio promedio en las estimaciones de rendimiento de maíz, semana tras semana. TellusLabs actualizará los pronósticos diariamente.
El tablero de Kernel, la herramienta de pronóstico de materias primas agrícolas de TellusLabs.
Al igual que una terminal de Bloomberg, Kernel está diseñado para ser un nexo para obtener datos financieros rápidos y confiables, que las personas pueden utilizar de múltiples maneras. Un comerciante de materias primas podría utilizar la información para ganar dinero con operaciones en el mercado de futuros. El operador de una planta de etanol podría consultar a Kernel para evaluar si sus agricultores contratados podrán suministrar suficiente maíz para mantenerla en funcionamiento. Una empresa de agronegocios como John Deere podría licenciar la alimentación de datos e integrarla en una bomba inteligente que ajusta automáticamente la cantidad de agua que proporciona a los cultivos.
El conocimiento de los recursos naturales detrás de Kernel proviene principalmente del otro cofundador y director de tecnología de TellusLabs, Marcos Friedl . Friedl es profesor en el departamento de medioambiente y tierra de la Universidad de Boston y dirige el grupo de investigación de cobertura terrestre y clima superficial de la escuela, que estudia el mapeo y el monitoreo de la vegetación a escala continental. TellusLabs también tiene un puñado de asesores científicos que dominan la teledetección de la agricultura, los bosques y las masas de agua. Un asesor trabaja para el equipo de Ciencias de la Tierra de la NASA y otro en el Centro de Investigación Woods Hole, un instituto de investigación ambiental con sede en Massachusetts. Potere, el CEO de TellusLabs, tiene una maestría en detección remota satelital y un doctorado en geodemografía y ayudó a establecer y dirigir el equipo de ciencia de datos en Boston Consulting Group.
La precisión y la velocidad también podrían dar a TellusLabs una ventaja en este mercado. La compañía dice que una prueba interna reciente mostró que es capaz de proyectar el rendimiento de fin de año para el maíz estadounidense con mayor precisión que el gobierno. En la prueba, TellusLabs ejecutó datos históricos de rendimiento de maíz del USDA disponibles públicamente de 2004 a 2014 a través de sus algoritmos e hizo predicciones sobre los números de fin de año. En ese período de 10 años, las estimaciones de la startup superaron el 69 por ciento del tiempo del gobierno durante agosto y septiembre, que son los meses comerciales clave para el maíz.
EarthLabs también lanzado recientemente una estimación del rendimiento del maíz para la temporada de crecimiento de 2016, para que los posibles clientes puedan comparar su predicción con la del USDA, que la agencia publicará más adelante este mes.
Quandl , un agregador de datos financieros, económicos y alternativos con sede en Toronto, como análisis de imágenes satelitales, actualmente está probando Kernel para decidir si revenderlo en su plataforma , que utilizan los fondos de cobertura, los administradores de activos, los fondos de pensiones y los bancos de inversión. Los primeros signos son alentadores. Puede ganar dinero siendo más preciso que el mercado o siendo más rápido; TellusLabs es ambas cosas, dice el director de datos de Quandl, Abraham Thomas. Un 'ritmo' del 70 por ciento no es en sí mismo muy convincente, pero combínelo con una ventaja de velocidad y se vuelve convincente.
TellusLabs planea introducir un modelo de pronóstico para la soja en Kernel en septiembre. Eventualmente tiene como objetivo lanzar un modelo de perspectiva para el trigo; extender sus datos de rendimiento de maíz a Argentina, Brasil y China; y monitorear bosques y grandes reservas de agua dulce por satélite. Tenemos una tubería de ideas, dice Potere. Hay un montón de preguntas geoespaciales interesantes a escala global que aún no se han formulado.