Flox Intelligence dùng AI để nhận diện động vật gần đường sắt, sân bay và đường bộ. Sau đó, hệ thống phát âm thanh phù hợp với từng loài để khiến chúng rời khỏi khu vực. Thiết bị xử lý dữ liệu tại chỗ và thay đổi tín hiệu theo thời gian nhằm hạn chế việc động vật quen với một âm thanh lặp lại.
Theo hồi ức của tác giả TechCrunch, một chuyến tàu đến Mumbai từng dừng khoảng 8 giờ và dường như đã đâm phải bò rừng ở tốc độ cao. Cú va chạm được cho là đã làm đầu máy hư hỏng nặng đến mức phải được kéo đi sửa chữa. Lời kể này cho thấy xung đột giữa động vật hoang dã và hạ tầng không chỉ xảy ra tại các vùng nông thôn của Ấn Độ.
Theo ước tính của Cục Hàng không Liên bang Mỹ được TechCrunch dẫn lại, thiệt hại do máy bay va phải động vật hoang dã rất đáng kể. Ngành hàng không dân dụng Mỹ mất trung bình khoảng 272 triệu USD mỗi năm trong giai đoạn 1990 đến 2025. Tại Pháp, công ty đường sắt SNCF cho biết động vật đi lạc ảnh hưởng đến hơn 8.000 chuyến tàu mỗi năm và nằm trong 5 nguyên nhân hàng đầu gây chậm tàu.
Riêng tại vùng Brittany, SNCF ghi nhận 120 chuyến tàu đâm phải động vật trong năm 2023. Các sự cố này làm gián đoạn 660 dịch vụ và gây ra hơn 15.000 phút chậm trễ. Thiệt hại đối với động vật và hạ tầng đã thúc đẩy Sara Nozkova tìm một phương án khác với còi báo động, đèn, hàng rào, chim săn mồi và biện pháp tiêu hủy.
Thiết bị nhận diện từng loài trước khi phát âm thanh
Thiết bị của Flox Intelligence dùng cảm biến chuyển động, máy ảnh và mô hình AI chạy tại chỗ để xác định động vật ở gần. Sau khi nhận diện loài và hành vi, hệ thống phát tín hiệu âm thanh tương ứng thay vì sử dụng một âm thanh cố định cho mọi tình huống.
Nozkova nói với TechCrunch rằng lời giải không nằm ở một thiết bị xua đuổi ồn hơn. Bà đã làm việc 13 năm trong lĩnh vực giao thông và xe tự hành. Qua đó, bà nhận thấy những hệ thống vận hành tốt trên đường phố, dây chuyền nhà máy hoặc kho hàng có thể nhanh chóng mất khả năng nhận biết trong môi trường tự nhiên luôn biến đổi.
Nội dung xử lý tại chỗ và khả năng thích nghi
Nozkova gia nhập phòng thí nghiệm trí tuệ nhân tạo tại Viện Công nghệ Hoàng gia KTH ở Stockholm và bắt đầu xây dựng một hệ thống có thể thay đổi phản ứng dựa trên loài vật xuất hiện và hành vi của nó. Công trình này trở thành Flox Intelligence, doanh nghiệp tách ra từ KTH vào năm 2020.
Thiết bị Flox xử lý dữ liệu ngay tại nơi lắp đặt thay vì gửi lên đám mây. Cảm biến chuyển động kích hoạt thiết bị, sau đó máy ảnh và mô hình chạy trực tiếp trên máy nhận diện động vật ở gần. Hệ thống phát ra âm thanh phù hợp với từng loài để khiến chúng rời khỏi khu vực.
Theo Nozkova, hệ thống học từ những lần vận hành trước và thay đổi tín hiệu để động vật không quen với âm thanh lặp lại. Flox đưa trí tuệ nhân tạo vào bài toán bảo vệ thiên nhiên bằng cách điều chỉnh phản ứng, thay vì chỉ tăng cường độ của biện pháp xua đuổi.
Từ thiết bị chạy pin đến phần mềm trên tàu
Flox Intelligence hiện bán thiết bị chạy pin cùng nền tảng theo dõi vị trí, hoạt động tại hiện trường, tuân thủ quy định và đa dạng sinh học. Mục tiêu dài hạn của công ty là làm phần mềm có thể chạy trên tàu hỏa, ô tô, thiết bị bay không người lái và các phương tiện hoạt động ngoài trời.
Thiết bị chạy pin của Flox có thể gắn lên cột, cây hoặc các kết cấu khác. Nền tảng phần mềm đi kèm cho khách hàng biết thiết bị được đặt ở đâu và điều gì đang xảy ra tại hiện trường. Phần mềm cũng tạo báo cáo phục vụ tuân thủ quy định và theo dõi đa dạng sinh học.
Nozkova cho biết khoảng 150 thiết bị Flox đang hoạt động tại Bắc Mỹ, châu Âu và Australia. Các địa điểm triển khai gồm sân bay và khu vực bao quanh sân bay, hành lang đường bộ và đường sắt, đầu hàng rào, điểm giao cắt trên tuyến di chuyển của động vật, công viên quốc gia, đất nông nghiệp, khu đô thị, mỏ và hạ tầng thiết yếu như trạm biến áp.
Khách hàng mua thiết bị xử lý tại chỗ trước, sau đó trả phí thuê bao phần mềm và AI hằng năm kể từ sau năm đầu tiên. Flox cũng hợp tác với các nhà sản xuất thiết bị gốc, những đơn vị trả phí hằng năm để cài phần mềm lên phương tiện như tàu hỏa. Nhà sản xuất tàu Alstom là một đối tác thuộc nhóm này.
Doanh thu dự kiến và các đối thủ trên thị trường
Flox Intelligence dự kiến đạt doanh thu khoảng 1,5 triệu USD trong năm 2026, theo Nozkova. Công ty cạnh tranh với những hệ thống cũng dùng âm thanh, thị giác máy tính hoặc tia laze để phát hiện và thay đổi hành vi của động vật quanh hạ tầng.
Scarecrow của Robin Radar phát tiếng kêu báo nguy dành riêng cho từng loài để phân tán chim và ghi lại hoạt động. iCHASE dùng thị giác máy tính để phát hiện chim, sau đó chiếu tia laze chuyển động và điều chỉnh phản ứng khi cần.
Nozkova cho rằng lợi thế của Flox nằm ở phạm vi hoạt động của hệ thống và dữ liệu thực địa mà công ty đã thu thập. Theo mô tả của bà, dữ liệu này cho thấy điều gì thực sự khiến một con nai sừng tấm hoặc gấu xám di chuyển theo cách an toàn.
Flox muốn tăng từ 150 lên vài nghìn thiết bị
Flox Intelligence đang mở vòng gọi vốn A trị giá 10 triệu USD sau khi đã huy động khoảng 5 triệu USD. Công ty dự kiến dùng phần lớn vốn mới để tăng quy mô từ khoảng 150 lên vài nghìn thiết bị và mở rộng nền tảng sang các ứng dụng ngoài phạm vi động vật hoang dã.
Flox Intelligence là một trong các doanh nghiệp vào chung kết Startup Battlefield 200 tại TechCrunch Disrupt 2026. Công ty trình bày trước hội đồng giám khảo đầu tư mạo hiểm vào thứ Ba. Sự kiện diễn ra tại Moscone West ở San Francisco đến thứ Năm, ngày 15 tháng 10.
Độc giả quan tâm đến chương trình có thể xem thêm thông tin về 5 giám khảo mới của Startup Battlefield 200 năm 2026.
Đến nay, Flox đã huy động khoảng 5 triệu USD qua các vòng tiền hạt giống và hạt giống. Vòng hạt giống do Unconventional Ventures và Tilia Impact Ventures dẫn dắt. Các bên đồng đầu tư qua nhiều vòng gồm GENIUS NY, Norrsken, Satgana và các nhà đầu tư cá nhân.
Nozkova cho rằng AI vật lý đang rời khỏi nhà máy để hoạt động trong môi trường tự nhiên phức tạp. Theo bà, tàu hỏa, xe tải, thiết bị bay không người lái, máy kéo và rô bốt hoạt động ngoài trời đều cần khả năng nhận biết thiên nhiên, trong khi rất ít doanh nghiệp đang xây dựng lớp công nghệ này.
Hãy tiếp tục theo dõi Sine để cập nhật cách trí tuệ nhân tạo được ứng dụng vào những vấn đề thực tế.
