군집 드론으로 산림 관리하는 '트리스위프트' VIDEO: Treeswift to automate forestry with swarms of drones
'트리스위프트', 군집 드론으로 산림 관리한다
펜실베니아대 GRASP 연구소에서 스핀오프
미국 펜실베니아대학 GRASP 연구소에서 스핀오프한 로봇 스타트업 ‘트리스위프트(Treeswift)’가 라이더 센서를 탑재한 군집 드론을 이용해 산림관리를 자동화하는 솔루션을 제공하고 있다고 ‘더로봇리포트’가 보도했다.
보도에 따르면 지구 면적의 30% 정도가 숲으로 덮여있는데, 최근 이상 기온과 산불의 확산으로 산림 파괴가 확산되고 있다. 이같은 산림 파괴에도 불구하고 산림을 보존할 수 있는 중요한 의사결정에 필요한 정보는 양적으로 크게 부족한 상황이다.
A Treeswift drone on a test run in a New Jersey forest. | Credit: Treeswift
라이더를 탑재한 드론이 숲을 비행하면서 데이터를 수집하고 있다(사진=트리스위프트)
Treeswift to automate forestry with swarms of drones Forests cover 30 percent of the Earth’s landmass, but that number is on the decline. Despite forests’ crucial role in conserving wildlife and processing carbon dioxide, many are threatened by deforestation and wildfires. Complicating these threats is the lack of quantitative information that foresters and environmental researchers need for making important decisions to preserve forests. Steven Chen, co-founder and CEO of Treeswift and doctoral student in Computer and Information Science (CIS) at Penn Engineering, wants to change that. Chen founded Treeswift as a spin-off company from Penn Engineering’s GRASP Lab. The idea behind it is simple: use robotic tools to automate forestry and reduce risk for human workers. Treeswift uses swarms of autonomous, flying robots equipped with LiDAR sensors to monitor, inventory, and map timberland. The drones collect images of the land and render them into 3D maps that can be analyzed for precise, quantifiable measurements of a given forest’s biomass. Trained on NVIDIA GPUs, the deep learning algorithms detect trees from point clouds. Treeswift has collected and labeled all its own training data to ensure high quality and to maintain control over the properties being labeled — such as whether the algorithms should classify a tree and its branches as two separate elements or just one. View full text https://www.therobotreport.com/treeswift-automate-forestry-swarms-drones/ |
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트리스위프트의 CEO 겸 공동 창업자인 스티븐 천(Steven Chen)은 이런 상황을 바꾸기 위해 트리스위프트를 창업했다. 로봇 도구를 이용해 산림관리를 자동화하고, 인간 작업자들이 위험에 노출되는 것을 최대한 줄이겠다는 의도였다.
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트리스위프트는 딥러닝 알고리즘을 이용해 엔비디아 GPU상에서 라벨이 붙은 트레이닝 데이터를 갖고 나무의 위치를 확정하고 종류를 식별하는 훈련을 진행했다. 딥러닝 알고리즘은 텐서 플로(TensorFlow) 프레임워크를 활용해 개발됐다.
드론이 수집한 이미지 정보는 크게 산림산업의 현황(나무의 분포와 종류 등)을 정확하게 계산하고, 보존에 필요한 숲을 매핑하고, 숲의 생물량과 산불의 확산을 방해하는 연료의 측정 등에 활용된다. 이를 통해 전문가들은 산림의 건강 상태를 파악하고 기후 변화에 따른 예측 모델을 만들 수 있다.
스티브 천 CEO는 지난해 12월 미 국립과학재단(NSF)으로부터 중소기업 혁신 연구 지원자금을 받았다. 이 자금을 활용해 트리스위프트는 비행 로봇 시스템에 관한 연구를 강화하고 전문인력 유치에 적극 활용한다는 계획이다. 이와 함께 산림업계와 다양한 제휴 관계를 확대하고 로봇 테스트를 진행할 계획이다. 미국 산림 서비스, 뉴저지 산림 서비스 등 공적인 기구와의 협력도 강화한다. 천 CEO는 연구 활동과 실제 세계와의 격차를 줄이는 데 더욱 힘을 기울이겠다고 밝혔다.
장길수 ksjang@irobotnews.com 로봇신문사
Autonomous UAV Flight and Mapping in Forests
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