כשאלעד רואה עגבניה, הוא מבין שזו לא רק עגבניה - וזה לא בגלל שהוא מעריץ של אייל שני. בתור הCTO של חברת Seed-X, אלעד חשוף לכל תהליכי הפיתוח המורכבים, הבדיקות הקפדניות, המיונים והסינונים שעוברים הזרעים לפני שהם נמכרים לחקלאי וגדלים להיות הירקות שאנחנו קונים בסופר. ואת כל התהליכים האלה אפשר לזרז פי 10 ולשפר בדרכים חדשות לחלוטין - כל מה שצריך זה מומחה בראייה ממוחשבת בעל תושיה מיחידת מצו״ב. אחרי ביקור חוויתי במיוחד במשרדי Seed-X במושב מגשימים, אנחנו מוכנים להביא לכם את הסיפור המלא של בוגר מחזור ח׳ אלעד כרמון.
שלום אלעד! בוא נתחיל כרגיל, מהמסלול שלך בפסגות.
למדתי במחזור ח׳ בתל-אביב, ואחרי הלימודים קיבלתי שיבוץ בענף מחקר במצו״ב. הגעתי לשם כחוקר צעיר ונהניתי לגלות עד כמה המדור הזה מאוד מעשי, אבל גם מאוד רחב בעיסוק שלו. יצא לי להתעסק בעיבוד אותות, עיבוד תמונה, למידת מכונה ונושאים אחרים, כל פעם לפי הצורך. כמו הרבה מהבוגרים של התוכנית עשיתי תואר שני תוך כדי התפקיד, במחקר על ערוץ צד פוטוני. בגדול שאלתי את עצמי ״אם אני אקח כרטיס אלקטרוני שמעבד מידע ופשוט אסתכל עליו עם מצלמה טובה, אני בטוח אקלוט פוטונים בכל גישה לזיכרון, או אור שונה עבור פעולות חשבוניות שונות. איך אני משתמש בזה כדי לשבור הצפנה?״ כמובן שבשביל ליישם את זה בעולם האמיתי דרוש ידע רב וציוד משוכלל, מה שהופך את התקיפות האלה להיות רלוונטיות במקרים מצומצמים ביותר. אבל זה היה נושא מגניב ונהניתי לחקור אותו.
תוך כדי השירות הספקתי גם לפקד על מסע מורשת פעמיים (שזו חוויה מדהימה שאני ממליץ עליה בחום), והשתחררתי בתפקיד חוקר בכיר.
כשהשתחררתי התחושה שלי הייתה שככל שהזמן יעבור אני אמצא את עצמי שקוע עמוק יותר בתוך מרוץ העכברים, ולכן החלטתי קודם כל לנסות את מזלי בהקמת סטארטאפ משלי. לקחתי איתי 2 שותפים טכנולוגיים והקמנו סטארט-אפ שעוסק בקריאת שפתיים מתוך וידיאו (ללא אודיו).
ייעדנו את המוצר לעולם הרכב שמצד אחד הולך יותר ויותר בכיוון של פקודות קוליות ומצד שני נמצא בסביבה רועשת שפוגעת בביצועי האלגוריתמים המתבססים על אודיו בלבד. היה ברור לנו שהוספת הערוץ הויזואלי תיתן שיפור משמעותי לביצועים בתחום הזה. הגענו לתוצאות יפות, יותר טובות משיא הטכנולוגיה דאז והיו לנו פיילוטים מוצלחים, אבל עולם הרכב זז מאוד לאט והסטארט-אפ לא הצליח להתרומם. לאחר בערך חצי שנה של עבודה ובדיוק כשהתחלנו לחשוב על אופציות לפיבוטים נפגשנו במקרה עם משקיע ויזם סדרתי שבגדול אמר לנו שהוא חושב שהצד העסקי לקריאת שפתיים עוד רחוק אבל הוא רואה שאנחנו חבר'ה טכנולוגיים רציניים ויש לו רעיונות עסקיים יותר טובים בשבילנו במספר סטארטאפים שהוא בדיוק מקים. בסופו של דבר אני ושותפיי התפצלנו ועברנו להיות "הטכנולוגיים" בסטארטאפים שונים, אני הפכתי להיות העובד הראשון והCTO של Seed-X שבדיוק הוקמה.
אוקיי, עכשיו ספר לי על Seed-X.
חברת Seed-X מייעלת את העולם החקלאי באמצעות אבחון מהיר ולא הרסני של זרעים - שמבוסס על צילום. זה נכון גם עבור זרעים שמהם צומחים גידולים (או בלעז seeds), כמו זרעי עגבניות, וגם במקרים שבהם הזרע הוא המוצר (מה שאנחנו מכירים כ grains: תירס, אורז חיטה וכיוב׳). אנחנו משתפים פעולה עם יצרנים של מכונות מיון זרעים כדי לאפשר להן לזהות יותר מאפיינים מכל זרע - דברים שפעם לא חשבו עליהם בכלל, אבל היום אפשר לזהות עם שימוש ב deep learning - וכך לפסול זרעים פגומים או לא איכותיים, מה שבתורו משפר את איכות התוצר הכולל של החקלאי.
אבל למה זה מעניין?
הדבר הראשון שכדאי להבין זה שבעולם החקלאות יש מגוון גדול מאוד של זרעים, בעלי מאפיינים שונים, ייעוד שונה ומחירים שונים (ובגדול זרעים הם יקרים). ולכן גם יש רגולציה וסטנדרטים של התעשייה- מה שמחייב לעשות כל מיני בדיקות לזרעים, ורוב הבדיקות האלה הן הרסניות. בגלל שהבדיקות הן הרסניות לזרעים, התוצאה היא שבודקים זרעים רק בצורה מדגמית, ואם הבדיקה לא עברה כל השק הולך לפח.
למשל עבור עגבניות, רוצים לבדוק נביטה (דרישת הסף היא ש-90% מהזרעים ינבטו) אז לוקחים מספר זרעים ומנסים להנביט אותם. אם ההצלחה היא רק 80%, למשל, אז לא ניתן למכור את שק הזרעים הזה כי הוא לא עומד בסטנדרט של התעשייה וכל השק שבדקנו יורד לטמיון.
אבל הטכנולוגיה התקדמה, ויש עוד דרכים לאמוד את האיכות של זרע מאשר להנביט אותו ולחכות. באמצעות ראייה ממוחשבת ניתן לחזות את גורל הנביטה של הזרעים בצורה לא הרסנית ולפעול בהתאם לתחזית שלנו עבור כל זרע. אם נטמיע את המודל הזה במכונת מיון זרעים (וזה כמובן מה שאנחנו עושים), נוכל לנפות את כל הזרעים עם סיכויי הנביטה הנמוכים ולהוציא שקים גם עם 95% נביטה ויותר, במקום לזרוק שקים שלמים לפח.
אוקיי, אבל זה כולה שק זרעים, אני עדיין לא משוכנע שאיכפת לי...
כשאתה אוכל את הסלט שלך זה לא ממש מעניין אותך, אבל בוא נדבר רגע על מחזור החיים של עגבניה. כל שיח שגדל בשדה מניב בערך 10 ק"ג עגבניות, שנמכרות לך בסופר במחירים שאתה מכיר. זה כמובן מגיע מזרע אחד.
כל זרע כזה עולה לחקלאי בגדול דולר אחד, כך ששק של ק"ג זרעים - שמגדל שדה שלם - עולה מאות אלפי דולרים! אני מקווה שזה נותן לך קצת תחושה לגבי שק הזרעים הפסול הזה, שהוא למעשה מאות אלפי דולרים שהולכים לפח.
ונביטה זו רק בדיקה אחת! מלבדה מבוצעות בדיקות הרסניות נוספות, כמו למשל בדיקות מחלות ובדיקות של טוהר הזן (בשביל לוודא ששק הזרעים אכן מכיל קרוב ל100% זרעים מהזן הרצוי ולא מעורבב). השקים שלא עומדים אפילו באחת מהבדיקות הללו כבר לא ניתנים למכירה - מדובר על בזבוז של עשרות אחוזים מהייצור בכל שנה.
דוגמה אחרת היא ההתמודדות עם זיופים בעולם הקפה: חברת קפה ישראלית יכולה לקנות פולי קפה מחוות באפריקה. איך הם מוודאים שהחברה לא מרמה אותם בזן הפולים או באיכות הגידול?
כדי לפתור אתזה, החברה הישראלית שולחת נציג לאפריקה שלוקח חופן פולי קפה מהחווה ושומר בצד. בינתיים המשלוח העיקרי של הפולים מועמס על מכולה, שכשהיא מגיעה נלקח גם ממנה חופן דגימה.
שני החופנים נקלים ונטחנים, ואז פאנל טועמים משווה ביניהם וקובע האם המכולה נאמנה לדגימה של הנציג.
אבל הבדיקה הזו לא רק מדגמית (כלומר ממוצעת על מכולה שלמה) אלא גם סובייקטיבית - כי היא תלויה במצב הרוח של הטועמים וכל דבר אחר שעשוי להשפיע על חוש הטעם שלהם.
לעומת זאת, אנחנו יכולים להזין את הפולים למכונה, לבחון אותם אחד אחד ולתת מדדים מספריים אובייקטיביים. אז מערך לזה שבדקנו את כל הסחורה במקום מדגם, הערך המוסף שלנו הוא שהרשת גם תיתן פרדיקציה עקבית, ותוכל לחזות דברים נוספים מלבד הטעם.
אני מודה שבחיים לא חשבתי שיש כל כך הרבה מורכבות בסלט וקפה של הבוקר!
כן, מה שאנשים לא יודעים זה שעגבניה שהם קונים בסופר היא לא סתם עגבניה - ואני לא אומר את זה כי אני מעריץ של אייל שני. יש מיליון זנים שונים של עגבניות עם תכונות שונות, שחברות הזרעים משקיעות הון עתק כדי לפתח.
כמות הסוכרים חשובה לטעם ולכן לקונה, עמידות לוירוסים נפוצים בארץ הגידול היא קריטית לחקלאי ואורך חיי המדף כמובן מאוד משפיע על היכולת להפיץ לסופרים וכן הלאה. ועגבניה זה רק גידול חקלאי אחד! יש המון גידולים והמון use cases שונים ומשונים שאנחנו יכולים לאפשר באמצעות טכנולוגית הסיווג שלנו. העולם של הזרעים הוא שער הכניסה לכל הגורמים הללו.
ובתור חברה שעוסקת בחקלאות, אתם מרגישים חלק מהרוח הציונית המחוברת לשדה? זה חלק מהאופי שלכם?
לא הייתי אומר שאנחנו חברה חקלאית- אנחנו עוסקים בסיווג תמונות של זרעים ולא בתהליך הגידול עצמו.
מה שיפה בעיני זה להביא טכנולוגיה חדשה לתחומים בהם היא לא היתה, מה שמאפשר דברים שלא היו קיימים עד היום. לבוא לענף החקלאות המסורתי ולתת לו כלים להתמודד עם הבעיות שלו בצורה אפקטיבית יותר- זה האימפקט של החברה.
תוכל לספר על האתגרים העיקריים שאתה מתמודד איתם בחברה?
כמו כל החברות שמתעסקות עם למידת מכונה, אנחנו חווים אתגרים בהשגת התיוגים והדאטא הנדרש. מה שמסבך את הסיפור עוד יותר זה המימד הביולוגי/חקלאי (כי לפעמים אין קיצור דרך וחייבים לגדל זרע כדי לראות מה יוצא ממנו) והעובדה שרוב מה שאנחנו עושים לא ניתן לביצוע על ידי אדם (אין מומחה למשל שיודע להסתכל על זרע או תמונה שלו ולתייג איזה זן זה והאם הוא ינבט...). אז לפעמים זה יכול ממש לתסכל וישנם יוז קייסים שלוקח לנו עד שנה לייצר תיוגים או לקבל תוצאות של ניסוי בשביל להבין אם אנחנו בכלל בכיוון או לא.
בנוסף, אחד האתגרים הגדולים הוא לבצע את הפרדיקציות שלנו במהירויות הדרושות.
לרשתות נוירונים עמוקות לוקח יחסית הרבה זמן לבצע חישוב (במיוחד אם רוצים תוצאות טובות, מה שמגדיל את כמות החישובים). כיום אנו פעילים בעיקר בעולם הירקות, ושם עיבוד של מאות תמונות בשנייה הוא מהיר דיו, אבל אם מדברים למשל על הגרעינים הנפוצים (חיטה, תירס וכו'), צריך להבין שבעונת הקציר מגיעות למפעל המיון עשרות משאיות עמוסות ביום, ובכלל לא פשוט לענות על דרישות הספיקה של מכונת מיון מתאימה. מדובר על פרדיקציות בקצבים של עשרות אלפי גרעינים לשניה, מה שמהווה אתגר טכנולוגי לא פשוט.
איך אתה מאזן חיי משפחה ועבודה?
שאלה קשה, לא תמיד מצליחים אבל מנסים. המפתח הוא להבין ולקבל שאף פעם אי אפשר להספיק הכל ומנסים לאזן ככל האפשר.
מה התובנות שמלוות אותך מהתוכנית?
התוכנית מייצרת רשת קשרים מאוד יפה מהתואר, מהתפקיד ומחזורים אחרים. היכולת הזו להרים טלפון ולפנות למישהו שהוא גם מומחה התוכן שאתה צריך וגם חבר שלך, זה דבר ממש יקר. בגלל זה אני גם שמח שיש ארגון בוגרים, שמח להתראיין, ומקווה שאנשים יצאו לפקד על הסדרות של התוכנית ובכלל ישמרו על קשר עם בוגרים אחרים ומחזורים נוספים.
ומה המסר שלך לדורות הבאים?
אמרתי בהתחלה שלדעתי אחרי השחרור זה זמן נהדר לפתוח סטארט-אפ, אבל שווה להדגיש שלא מספיק לקחת עוד שני חברים טכנולוגים ולעשות משהו מגניב.
אנחנו כן עשינו משהו חכם יחסית (לדעתי) ולא ניסינו לגייס כסף, אלא רצנו לחפש לקוחות שזקוקים וישלמו כסף על המוצר שלנו, ובנוסף ניסינו כמה שיותר מהר או להצליח בגדול או ליפול ולהיכשל.
אבל כן היה ניכר הפער והחוסר שלנו בשותף עם אופי ביזנסי.
כקוריוז אני יכול לספר שכאשר חשבנו על המוצר של קריאת שפתיים אז גם חשבנו באופן כללי על לפתח מוצר סגור של המרת קול לטקסט (speech to text) אבל פסלנו את הרעיון כי חשבנו שיש מספיק שירותי ענן שמספקים זאת ואין צורך במוצר נוסף בתחום. לעומתנו, חברת verbit קמה בדיוק באותו הזמן, עשתה בדיוק את זה והפכה להיות חברה גדולה ומוצלחת.
אם אתם רוצים להתעדכן בפיתוחים החדשים של אלעד או לשמוע ממנו עוד סיפורים מרתקים על עולם הזרעים, אתם מוזמנים לעקוב אחריו בלינקדין שלו.