Berbasis di Singapura polibee telah mengumpulkan putaran benih $4,3 juta yang dipimpin oleh Ibukota Paspalis Dan ketinggian8 VC untuk meningkatkan teknologi penyerbukan dan perkiraan hasil panen, yang dikirimkan melalui armada drone kecil yang berfungsi sebagai “agen AI fisik” di rumah kaca dan lahan terbuka.
Putaran—yang juga didukung oleh BENIH Modal ditambah angel investor strategis termasuk pendiri Blue River Technology Jorge Heraud—akan digunakan untuk mendorong ekspansi perusahaan sebanyak lima kali lipat menjadi lebih dari 4.000 hektar pada tahun 2026.
“Kami melihat Polybee sebagai pemimpin definitif dalam generasi berikutnya AI fisik untuk pertanian,” kata Managing Director elev8 VC Aditya Mathur. “Platformnya menawarkan kombinasi langka antara pertahanan teknis yang tinggi dan ROI yang cepat dan bankable.”
“Yang membuat kami terkesan bukan hanya teknologinya, namun daya tarik komersialnya,” tambah CEO Paspalis Capital Harley Paroulakis. “Para petani sudah merasakan peningkatan hasil dan pengurangan biaya.”
Kecerdasan yang dapat ditindaklanjuti, ROI yang cepat
Didirikan oleh Siddharth Jadhav pada tahun 2019, Polybee mengoperasikan drone kecil yang dapat diisi ulang dan dilengkapi dengan kamera untuk memantau kualitas, kematangan, dan kesehatan tanaman guna memberikan prakiraan hasil panen bertenaga AI yang membantu petani mengetahui secara pasti kapan harus memanen untuk mendapatkan hasil dan keuntungan yang optimal.
“Saat ini kami memiliki bukti yang jelas bahwa jika rekomendasi dan prediksi kami diikuti, Anda akan mendapatkan hasil yang lebih tinggi dibandingkan dengan pengambilan keputusan yang dilakukan oleh para petani,” kata Jadhav. Berita AgFunder. “Hal ini telah terbukti di berbagai wilayah, musim, dan variasi.”
Drone tersebut, yang sekarang digunakan secara komersial di lahan terbuka yang ditanami bayam dan brokoli, juga dapat digunakan di rumah kaca untuk melakukan penyerbukan melalui teknologi aliran udara terkontrol yang telah dipatenkan: meniupkan serbuk sari dari bunga ke kepala putik pada tanaman yang melakukan penyerbukan sendiri seperti tomat, stroberi, dan blueberry.
Hal ini menghilangkan ketergantungan pada lebah dan memaksimalkan produksi buah di antara puncak musim tanam ketika harga lebih tinggi, kata Jadhav.
“Di beberapa rumah kaca di Australia, penyerbukan adalah masalah yang sangat penting; ada orang yang bekerja berjam-jam setiap hari hanya memukul tanaman dengan tongkat (untuk mengguncang bunga dan mendorong penyerbukan).
“Tetapi bahkan di tempat-tempat di mana terdapat lebah seperti rumah kaca di Belanda, mereka sedang menjajaki solusi kami karena pertama, solusi ini lebih konsisten, dan kedua, Anda mengurangi risiko penyebaran patogen tertentu dari lebah (ke tanaman).”
Visibilitas dan kontrol
Menurut Jadhav: “Studi kasus pada operasi bayam daun muda dan brokoli menunjukkan peningkatan keuntungan 3x lipat melalui optimalisasi waktu panen dan deteksi stres dini. Pada tanaman rumah kaca, penyerbukan mandiri telah menghasilkan hasil 15% lebih tinggi.
“Hal ini sangat berharga selama musim sepi ketika harga pasar mencapai puncaknya. Para petani juga melaporkan penghematan tambahan dari berkurangnya waktu pencarian manual dan negosiasi yang lebih tepat dengan pembeli.”
Meskipun para petani berpengalaman dapat dan memang membuat prediksi hanya dengan melihat contoh tanaman mereka, ia mengatakan, “Naluri tidak bisa diukur, begitu pula dengan mengincar ribuan hektar.”
Buah beri, misalnya, matang pada tingkat yang berbeda-beda di setiap terowongan, katanya. “Pilih terlalu dini dan korbankan rasa manis; tunggu satu hari terlalu lama dan biarkan menjadi busuk,” tambah Jadhav, yang mempelajari fisika penerbangan, robotika udara, dan sistem kendali drone di National University of Singapore sebelum memulai perusahaannya sendiri.
“Seorang manajer kebun berkomitmen untuk mengontrak volume beberapa bulan ke depan, tanpa menyadari tekanan yang menjalar melalui kanopi yang akan muncul sebagai ton yang hilang saat panen.”
Sementara itu, pada tanaman bernilai tinggi seperti bayam daun muda untuk salad, ukuran daunnya harus tertentu, dan untuk memetiknya pada waktu yang tepat, baris harus dipanen dalam urutan tertentu, kata Jadhav. “Ini seperti berjalan di atas tali. Di satu sisi, Anda ingin sedekat mungkin dengan ukuran spesifikasi, namun di sisi lain, bobotnya tidak boleh terlalu rendah.”
Singkatnya, katanya, Polybee adalah tentang meningkatkan visibilitas dan kontrol. “Jika Anda ingin membuat perkiraan yang akurat, Anda perlu menangkap variabilitas, yang merupakan bagian integral dari produk segar. Di situlah solusi kami benar-benar berguna, karena ukuran sampel (komprehensif).”
Sistem agnostik perangkat keras
Polybee telah mendapatkan beberapa kontrak komersial dengan produsen rumah kaca terbesar di Australia, beberapa petani produk segar terbesar di AS, dan produsen berry rumah kaca terbesar kedua di Inggris.
Saat ini perusahaan tersebut menerapkan teknologinya pada drone siap pakai dari pemasok Tiongkok, DJI, namun mengatakan bahwa perangkat lunak otomasi armadanya tidak bergantung pada perangkat keras. “Kami bisa menggunakan drone apa pun yang memiliki sistem docking,” kata Jadhav. Kuncinya adalah mereka dapat meluncurkan dan mengisi ulang sendiri tanpa memerlukan operator manusia.
“Mereka terus terbang, mengisi ulang tenaga, dan kembali keluar.”
Meskipun para petani selalu mewaspadai teknologi baru, ia berkata, “Setiap petani brokoli yang kami ajak bicara ingin kami bekerja sama dengan mereka. Hambatannya adalah bandwidth kami pada tahap ini. Ini benar-benar contoh menarik dari tanaman yang memiliki banyak variabilitas dan visibilitas yang sangat rendah. Hal yang sama berlaku untuk buah beri. Perkiraan buah beri mungkin merupakan masalah komersial nomor satu di industri ini.”
Model bisnis
Polybee mengenakan biaya tetap per hektar dan tidak mengharuskan pelanggan membeli drone di muka, kata Jadhav.
“Kami menawarkan solusi menyeluruh yang mencakup perangkat keras, langganan perangkat lunak, dan dukungan lapangan apa pun yang mungkin mereka perlukan.”
Apa selanjutnya?
Polybee awalnya berfokus pada perkiraan hasil panen dan penyerbukan, tetapi juga mengeksplorasi pencitraan yang lebih canggih untuk mendeteksi stres dan penyakit, kata Jadhav.
“Kami memiliki beberapa drone dengan kamera multispektral untuk tujuan ini, namun drone tersebut tidak dapat diluncurkan dan diisi ulang secara mandiri. Namun, kami sedang berdiskusi dengan produsen yang dapat membuat kamera multispektral yang dapat menjadi muatan pada drone docking ini, yang akan memungkinkan kami melakukan lebih banyak hal dengan perangkat keras yang sama.
“Jadi itulah salah satu bidang yang ingin kami bahas lebih dalam tahun ini. Kami memiliki lapisan intelijen di sana, namun ada peluang untuk mendalami lebih dalam. Kami dapat mengetahui apa yang salah di bagian mananya, namun untuk diagnosis, Anda memerlukan wawasan yang lebih dalam, dan itu adalah sesuatu yang dapat kami capai melalui pencitraan multispektral.”