8歳の頃、ムンバイへ向かう列車が大きな音とともに停止したのを覚えています。再び動き出したのは8時間も経ってからで、その時、誰かが線路近くの枝から、なんと本来なら見られるはずのないもの、無残な尾っぽが垂れ下がっているのを指さしました。
お分かりでしょうが、列車はどうやら全速力で野生のバイソンに衝突し、その衝撃で機関車がひどく損傷したため、修理のために牽引して持ち去られなければなりませんでした。長い間、こうしたことはインドの農村部のような場所でしか起きないと思っていましたが、数年前に、野生動物とインフラは地球上のどこでも相いれないのだと知りました。
FAA(米連邦航空局) 推計 野生動物との衝突により、1990年から2025年の間に米国民間航空が平均して年間約272百万ドルの損失を被していることが明らかになった。フランスでは、鉄道運営会社SNCFが と語る 徘徊する動物は毎年全国で8,000本以上の列車に影響を及ぼし、遅延の主要原因の上位5つの一つとなっています。ブルターニュ地方では、2023年だけで120本の列車が動物と衝突し、660本の運行に支障をきたし、15,000分以上の遅延が発生しました。
インフラと動物の両方に及ぶこうした被害についての記事を読んだことが、Sara Nozkova（上の写真の左）に、道路、線路、空港その他のインフラから動物を遠ざけるために従来使われてきたサイレン、灯光、柵、ハヤブサ、駆除とは異なる仕組みの野生動物忌避システムを開発するきっかけを与えた。
「答えはより大きな威嚇ではないと確信していました」と彼女はTechCrunchに語った。
交通と自動運転車の分野で13年間働いた後、Nozkovaは、道路やその他の管理された環境を移動するために私たちが作ったシステムが、自然が方程式に入り込むとどれほど迅速に機能しなくなるかを学んでいた。
「私たちは機械に優秀さを教え込んできましたが、それは私たちが設計した環境の中に限ったことです」と彼女は言った。「都市、工場の生産ライン、倉庫。固定された幾何構造、既知の物体。自然の中に足を踏み出してみて、同じ機械がいかに瞬時に見えなくなるかを自ら目にしました。なぜなら、自然は複雑で、常に生きているからです。」
そこで彼女は代わりにストックホルムの王立工科大学（KTH）のAIラボに加わり、近くにいる動物が何をしているかに基づいて、さらにはそれがどの動物であるかによっても忌避反応を変えられるシステムの研究を始めました。
その仕事は後に Flox Intelligence2020年にKTHからスピンアウトし、TechCrunch Disruptで開催される今年のStartup Battlefield 200のファイナリストの1社です。(同社 火曜日のDisruptで、VCの審査員パネルにピッチを行いました。今年はサンフランシスコのモスコーン・ウェスト(Moscone West)で10月15日(木)まで開催される)。)
Floxは、データをクラウドではなく現場で処理するエッジデバイスを製造しています。自動運転車と同様に、知覚システムを使って周囲の環境を感知しますが、そのシステムは野生動物の行動をもとに訓練されています。モーションセンサーが動きを検知するとデバイスが起動し、カメラが作動して、デバイス上のモデルを使って近くの動物を識別します。その後、デバイスはその種に適した音を発して動物を追い払います。
ノズコバ氏によると、このシステムは経験からも学習し、動物が繰り返される信号に慣れてしまわないよう、応答を変化させるという。
同社は現在、電柱や木、その他の構造物に設置できる電池式デバイスを販売している。また、クライアントに対してデバイスの配置場所や現場の状況を表示するソフトウェアプラットフォームも提供している。このプラットフォームは、規制遵守のためや生物多様性モニタリングなどの用途のためにレポートを生成することもできる。長期的な目標は、列車、自動車、ドローンなど屋外で動作するマシン上で動かせるほどソフトウェアの移植性を高めることだ。
Nozkova氏によると、約150台のFloxデバイスが北米、欧州、オーストラリアで稼働しており、設置場所には飛行場や空港周辺部、道路・鉄道回廊(特に野生動物の移動経路に沿ったフェンスの端や踏切)、国立公園、農地、都市部、鉱山サイト、変電所などの重要インフラが含まれる。
同社はエッジユニットを前払いで販売し、初年度終了後は年間のソフトウェア・AIサブスクリプション料金を請求する。Floxはまた、列車などの車両に同社のソフトウェアを搭載する企業とOEM提携を結んでおり、これらの企業は年間料金を支払う。鉄道車両メーカーのAlstomはそのようなパートナーの一つである。
同社は2026年に売上高約1.5百万ドルで終える見込みだとNozkova氏は述べた。
Floxの製品とアプローチがいかにユニークであっても、このスタートアップには競合が存在しないわけではない。Robin Radarの かかし また、種ごとの警報音（ディストレスコール）を使って鳥を追い払うこともでき、活動状況を記録します。一方 iCHASE コンピュータビジョンで鳥を検出し、可動式レーザーで照準を合わせ、必要に応じて対応を調整するシステムを販売している。
Nozkova氏によれば、同社の参入障壁はシステムの幅広さと、Floxが現場で収集したデータだという。彼女はこれを「ヘラジカやハイイログマが実際にどう安全に移動するかについてのグラウンドトゥルース(現地での真実)」と呼んでいる。
「フィジカルAIは工場を出て、雑多で生き生きとした屋外へと歩み出ています」とNozkova氏は言う。「屋外で稼働するあらゆる機械――列車、トラック、ドローン、トラクター、ロボット――は自然を理解する必要があり、ネイチャーインテリジェンスは知覚スタックの次のレイヤーです。それを構築しているのはほとんど誰もいません。」
同社はこれまでにプレシードおよびシードラウンドで約5百万ドルを調達しており、シードラウンドはUnconventional VenturesとTilia Impact Venturesが主導しました。各ラウンドの共同出資者にはGENIUS NY、Norrsken、Satganaおよびエンジェル投資家が含まれるとNozkova氏は述べた。
同社は現在1,000万ドルのシリーズAを開始しており、その資金は主に約150台から数千台への展開拡大と、現在の野生生物のユースケースを超えた基盤システムの拡張に充てられる。