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La sfera di cristallo per i raccolti di mais rivoluzionerà il commercio di materie prime
Derivare informazioni finanziarie dalle immagini satellitari non è un'idea nuova, ma EarthLabs sta dando una svolta. La startup di Boston analizza le immagini satellitari della NASA, i dati meteorologici della National Oceanic and Atmospheric Administration e le informazioni stagionali sulle colture del Dipartimento dell'agricoltura degli Stati Uniti. Utilizza quindi algoritmi di apprendimento automatico per generare informazioni sulle risorse naturali, come la previsione dei raccolti agricoli.
La strategia potrebbe sembrare simile a quella di altre società di analisi di immagini satellitari come Descartes Labs e Orbital Insight. Tuttavia, TellusLabs prevede di differenziarsi applicando competenze scientifiche in vegetazione e climatologia alle sue analisi, mantenendo un focus ristretto sulle risorse naturali e lanciando rapidamente nuovi prodotti. Il suo obiettivo è quello di essere un terminale Bloomberg per i segnali della Terra. C'è un'ampia base di persone che devono prendere decisioni difficili sulle risorse naturali e vogliamo fornire loro dati di qualità, rapidamente, afferma David Potere, CEO e cofondatore di TellusLabs.
La prima incursione dell'azienda nel mercato è kernel , uno strumento di modellazione delle previsioni delle materie prime agricole entrato di recente in una fase open-beta accessibile al pubblico. La versione beta gratuita di Kernel ha funzionalità limitate, ma il prodotto completo è un dashboard online interattivo che mostra una mappa delle principali regioni di coltivazione del mais negli Stati Uniti, in 18 stati, e indicatori finanziari chiave, come previsto resa, superficie coltivata e produzione totale. Gli utenti possono visualizzare i dati a livello di stato, distretto agricolo o contea e guardare i dati storici sul rendimento provenienti dall'USDA. La dashboard presenta anche una freccia indicatrice, analoga a un ticker del mercato azionario, che indica la variazione media delle stime della resa del mais, settimana dopo settimana. TellusLabs aggiornerà le previsioni quotidianamente.
Il dashboard di Kernel, lo strumento di previsione delle materie prime agricole di TellusLabs.
Come un terminale Bloomberg, Kernel è progettato per essere un nesso per dati finanziari veloci e affidabili, che le persone possono utilizzare in più modi. Un commerciante di materie prime potrebbe utilizzare le informazioni per fare soldi con le negoziazioni nel mercato dei futures. Un operatore di un impianto di etanolo potrebbe consultare Kernel per valutare se i suoi agricoltori a contratto saranno in grado di fornire abbastanza mais per mantenerlo in funzione. Un'azienda agroalimentare come John Deere potrebbe concedere in licenza il feed di dati e integrarlo in una pompa intelligente che regola automaticamente la quantità di acqua che fornisce alle colture.
Il know-how sulle risorse naturali alla base di Kernel proviene principalmente dall'altro cofondatore e chief technology officer di TellusLabs, Marco Friedl . Friedl è professore nel dipartimento della Terra e dell'Ambiente della Boston University e guida il gruppo di ricerca sulla copertura del suolo e sul clima di superficie della scuola, che studia la mappatura e il monitoraggio della vegetazione su scala continentale. TellusLabs ha anche una manciata di consulenti scientifici esperti nel telerilevamento di agricoltura, foreste e specchi d'acqua. Un consulente lavora per il team Land Science della NASA e un altro al Woods Hole Research Center, un istituto di ricerca ambientale con sede nel Massachusetts. Potere, CEO di TellusLabs, ha conseguito un master in telerilevamento satellitare e un dottorato di ricerca in geo-demografia e ha contribuito a creare e guidare il team di data science presso Boston Consulting Group.
Precisione e velocità potrebbero anche dare a TellusLabs un vantaggio in questo mercato. La società afferma che un recente test interno ha dimostrato che è in grado di proiettare la resa di fine anno del mais statunitense in modo più accurato rispetto al governo. Nel test, TellusLabs ha eseguito i dati storici sulla resa del mais USDA pubblicamente disponibili dal 2004 al 2014 attraverso i suoi algoritmi e ha fatto previsioni sui numeri di fine anno. In quel periodo di 10 anni, le stime della startup hanno battuto il 69% delle volte del governo nei mesi di agosto e settembre, che sono i mesi chiave per il commercio del mais.
anche EarthLabs recentemente rilasciato una stima della resa del mais per la stagione di crescita 2016, in modo che i potenziali clienti possano confrontare la sua previsione con la previsione dell'USDA, che l'agenzia rilascerà alla fine di questo mese.
Quandl , un aggregatore di dati finanziari, economici e alternativi con sede a Toronto come l'analisi delle immagini satellitari, sta attualmente testando Kernel per decidere se rivenderlo su la sua piattaforma , utilizzato da hedge fund, gestori patrimoniali, fondi pensione e banche di investimento. I primi segnali sono incoraggianti. Puoi guadagnare essendo più preciso del mercato o essendo più veloce; TellusLabs è entrambi, afferma Abraham Thomas, chief data officer di Quandl. Un 'battito' del 70 percento non è di per sé estremamente avvincente, ma abbinalo a un vantaggio di velocità e diventa avvincente.
TellusLabs prevede di introdurre un modello di previsione per i semi di soia nel kernel a settembre. Alla fine mira a rilasciare un modello di prospettiva per il grano; estendere i dati sulla resa del mais ad Argentina, Brasile e Cina; e per monitorare le foreste ei grandi bacini d'acqua dolce via satellite. Abbiamo una pipeline di idee, dice Potere. C'è un sacco di domande geospaziali interessanti, su scala globale che non sono state ancora poste.