Agrarroboter: Roboter revolutionieren die Landwirtschaft

Satish: Hallo liebe Hörerinnen und Hörer, willkommen zu unserer brandneuen Folge von RawBotics. Heute stellen wir Ihnen einen Absolventen der Carnegie Mellon University vor, der nach seinem Abschluss direkt ins Getümmel der Wall Street einstieg und bei BlackRock sein Handwerk lernte. Schließlich wurde er zu einer wichtigen Stütze des amerikanischen multinationalen Investmentkonzerns. Seine Leidenschaft für Robotik führte ihn schließlich zurück nach Indien, wo er Niqo Robotics gründete. Dafür gab er seinen amerikanischen Traum auf, um 2023 Indiens ersten KI-gestützten Sprühroboter auf den Markt zu bringen. Herzlich willkommen, Herr Jaisimha Rao, bei RawBotics!

Jaisimha: Hallo zusammen.

Satish: Also, Jai, Investmentbanking, Robotik und Automatisierung, Landwirtschaft, Carnegie Mellon – das sind ja alles sehr unterschiedliche Dinge. Könntest du unseren Hörern erzählen, wie du diesen Weg gegangen bist? Ja, ich denke, von alldem spielen Carnegie Mellon und die Robotikentwicklung wohl die engste Rolle. Ich war in einer sehr interessanten Zeit an der Carnegie Mellon, von 2003 bis 2007. Damals gab es die DARPA-Challenge, finanziert von der amerikanischen Regierung: Wie baut man einen autonomen Roboter? Und Carnegie Mellon war führend auf diesem Gebiet. Ich war also fasziniert von der Entwicklungsarbeit im Bereich Robotik an der CMU. Und leider habe ich mich 2007, anstatt meinem technischen Wissen und meinen Ambitionen nachzugehen, für das Geld entschieden und bin an der Wall Street gelandet. Damals war die Wall Street der absolute Renner. 2007 gingen alle klugen Köpfe dorthin. Aber es gibt da einen wichtigen Aspekt, denn ich glaube, die jungen Leute waren schlauer als wir und wurden Facebook-Mitarbeiter Nummer 10 und 12. Ja, ich denke, 2007 war die amerikanische Wirtschaft auf ihrem Höhepunkt. Die Wall Street war ein guter Ort, zumindest für Ingenieure wie uns, um ihr Können unter Beweis zu stellen. Ich war einer von ihnen. Ich bin direkt eingestiegen. BlackRock Financial war eine interessante Firma. Sie war sehr streng. Ich erinnere mich noch genau, dass wir morgens um 6:30 Uhr da sein mussten. (6:30 Uhr). Ja. Und wer um 6:31 Uhr kommt, gilt als zu spät. Jeden Freitag gab es dann eine Art „Name and Shame“. Wer unter der Woche nach 6:30 Uhr kam, wurde auf die große Tafel gehängt mit dem Kommentar: „Ihr seid zu spät gekommen.“ Ich denke, mit 21 muss man diszipliniert sein. Ironischerweise hatte ich hier in Bangalore Schwierigkeiten, Leute um 10 Uhr ins Büro zu bekommen, was mich wahnsinnig macht. Manchmal muss man seine Anforderungen anpassen, wenn man die Branche wechselt. Also ja, ich habe mich einfach treiben lassen. Ich habe meinen Abschluss in Computertechnik an der CMU gemacht und einen guten Job bekommen. Dann kam 2008 die Finanzkrise. Und dadurch bekam BlackRock zusätzliche Aufträge. Ich arbeitete in einem Team, in dem gilt: Je chaotischer es wurde, desto mehr Aufträge bekamen wir, um Menschen zu beraten, wie sie mit dem Chaos umgehen konnten. Ich blieb also sechseinhalb Jahre. Und dann, 2014, sah ich meinen Chef und seinen Lebensstil: Irgendwann nach Connecticut ziehen, mit dem Zug fahren, Urlaub auf den Bahamas machen – und das war sein Leben. Ich glaube, das hat mich total verunsichert: die Vorhersehbarkeit einer Karriere, in der ich mit 30, 40, 50 oder 60 noch arbeiten würde. Und das wollte ich nicht. Ich hatte also meine sieben Jahre bei BlackRock und mir in dieser Zeit einiges an Ersparnissen angespart. Und ich beschloss, alles auf eine Karte zu setzen und nach Indien zurückzukehren. Zu dieser Zeit kam übrigens auch der Shah Rukh Khan-Film „Swadesh“ heraus. (Das hat dich inspiriert.) Natürlich, wie könnte man sich davon nicht inspirieren lassen? (Stimmt genau.) Man verlässt das Land und möchte zurück nach Indien, und alles in Indien, eine Nation im Aufschwung, lässt einen daran teilhaben. Und daran glaube ich immer noch. Es war also eine rein emotionale Revolution. Es ist eine verrückte Idee, aber ich bin nach Indien gezogen. Und ich frage mich, warum Landwirtschaft? Wissen Sie, wir als Familie haben einen Bauernhof von etwa 8 Hektar. Er liegt ungefähr fünf Stunden von dem Ort entfernt, an dem wir gerade aufnehmen. Und da wurde mir klar, dass Landwirtschaft im Allgemeinen sehr wissensbasiert ist. Wie kann man Landwirtschaft also präziser und wissenschaftlicher gestalten? Ich denke, das war die Inspiration, meine technischen Fähigkeiten, die ich wahrscheinlich vier Jahre an der CMU erworben hatte, zu nutzen und einen Anwendungsfall zu finden, den ich angehen konnte.

Satish: Stimmt. In der Landwirtschaft steckt viel angeborene Intelligenz. Ja, definitiv.

Jaisimha: Ja, ich meine, dieser Ort ist ein Ort der Weisheit, das wollen wir nicht ausschließen, aber er kann zu 100 % Weisheit sein.

Satish: Stimmt. Können Sie uns also etwas darüber erzählen, wie Niqo Robotics schließlich gegründet wurde? Sie haben sich von der Landwirtschaft abgewandt und beschlossen, hier etwas zu bewegen und einen Anwendungsfall zu entwickeln. Wie kam es also zu dieser Entwicklung? Wie sind Sie dabei vorgegangen?

Jaisimha: Ja, ich wusste, dass ich für eine Achterbahnfahrt bereit sein würde, denn wir hatten ein Ende mit Haltegurten, weil es für uns keine geradlinige Strecke war.

Satish: Und ich glaube, das war eine Zeit, in der Robotik noch nicht so angesagt oder besonders glamourös war.

Jaisimha: Ist das jetzt üblich?

Satish: Ja, ja. (Gibt es die immer noch?) Definitiv besser als vor zehn Jahren.

Jaisimha: Ja, ja. Jetzt ist es definitiv viel besser, aber ja, ich glaube, es war 2015. Ich habe die Firma gegründet. Interessanterweise war ich allergisch gegen Risikokapital. Ich sagte mir: Das schaffe ich auch alleine. Ich habe das Unternehmen von 2015 bis 2019 aus eigener Kraft finanziert, und wir haben als Drohnenfirma angefangen. Wie findet man also Drohnen, wie setzt man Drohnen über Ackerland ein und schafft Mehrwert? Man liefert Analysen. Und im Laufe der vier Jahre haben wir festgestellt, dass Landwirte, die schon lange in der Landwirtschaft tätig sind, keine Analysen und keine Ratschläge mögen. Sie wollen eine Lösung. Der Anwendungsfall von Drohnen: Man fliegt über Ackerland, findet heraus, wo die Pflanzen sind und kann die genaue Populationsdichte bestimmen. Die Landwirte sagten uns: „Sobald ihr die Populationsdichte kennt, kommt und behebt das Problem überall dort, wo die Pflanzen keimen.“ Und genau das können Drohnen nicht leisten. Es war also ein schmerzhafter, vierjähriger Weg zur Marktreife, bei dem wir versuchten, der Landwirtschaft eine Art Beratungsdienstleistung anzubieten – und das hat nicht funktioniert. Da waren auch meine persönlichen Kapazitäten erschöpft, und wir erkannten, dass wir unsere Analysen mit Hardware kombinieren mussten, um eine Lösung statt reiner Beratung zu liefern. So kamen wir zu landbasierten Robotern, die mit den Analysen kombiniert wurden, die wir über vier Jahre entwickelt hatten. Und von 2019 bis heute haben wir, glaube ich, einige Produkte speziell für die Landwirtschaft entwickelt. Der entscheidende Moment kam letztes Jahr. Also, für alle, die zuhören: Ich habe 2015 angefangen, und der Durchbruch kam 2023. Acht lange Jahre also. Und man jagt einfach hinterher. Und während dieser Zeit hört man viele Leute sagen: „Drohnen sind fantastisch, sie sind die Zukunft.“ Roboter sind also faszinierend, sie sind die Zukunft. Man fragt einen Kunden: „Ist das, was Sie wollen?“ Die Antwort lautet: „Ja, bauen Sie das!“ Die Antwort lautet: „Ja, aber dafür zahle ich nicht.“ Man muss also all diese Marktsignale berücksichtigen und entscheiden, was man entwickelt. Es hat uns acht Jahre gekostet – eigentlich hätten es nicht sein sollen –, aber es hat acht Jahre gedauert. Letztes Jahr haben wir aber 50 unserer Präzisionssprühroboter in ganz Indien ausgeliefert. Und das ist fantastisch! Danke. Ich denke, das ist eine beachtliche Zahl. Weltweit gesehen, was Präzisionssprühtechnologie und Landwirtschaft in Indien angeht, sind wir in puncto Produktionsumfang wahrscheinlich ganz vorn mit dabei. Am befriedigendsten war es aber, die Technologie in Aktion zu sehen. Die Bauern erkannten, dass sie ihren Pestizideinsatz um 50 % reduzieren konnten. Sie öffneten den Tank und sahen, dass nur noch 50 % Pestizide und Wasser übrig waren. Und dafür ist der Bauer der eigentliche Gewinn. Das war der Aha-Moment. Es hat nur acht Jahre gedauert. (Aber es ist definitiv passiert. Das ist positiv. Ja, ich denke, darauf sind wir stolz.)

Satish: Das ist großartig. Sie sagten also, Ihr Roboter helfe beim präzisen Sprühen und spare den Landwirten dadurch viel Pestizide. (Ja.) Wie genau ermöglicht die Technologie das? Könnten Sie unseren Zuhörern das bitte genauer erklären?

Jaisimha: Ja. Stellen Sie sich vor, Sie sind Landwirt, bewirtschaften vier Morgen Land und setzen eine Feldspritze ein, die Ihr gesamtes Feld besprüht – wir nennen das Flächenspritzen. Unabhängig davon, ob Pflanzen oder Erde vorhanden sind, laufen alle Düsen der Spritze permanent. Das ist unsinnig, denn der Energieverbrauch ist enorm. Stellen Sie sich vor, Sie sind Lehrer und haben 20 Schüler in einer Klasse, von denen drei krank sind. Sie würden ja auch nicht der ganzen Klasse Pestizide oder Medikamente verabreichen. In der Landwirtschaft machen wir genau das. Unsere Technologie – die wir mit einer intelligenten Kamera an einer Feldspritze ausstatten – rüsten bestehende Geräte um. Nehmen wir als einfaches Beispiel das Ausbringen von Pestiziden: Wir besprühen die Pflanzen nur mit dem Pestizid und nicht mit dem Boden. Wenn Sie also Baumwolle als Beispiel nehmen, beträgt der Abstand zwischen zwei Baumwollreihen fast 1,20 Meter und zwischen zwei Baumwollpflanzen etwa 60 Zentimeter. (Okay). Unsere Technologie besprüht also genau das Laub der Pflanzen und nicht die Zwischenräume zwischen den Pflanzen oder Reihen. Für einen Landwirt bedeutet das im Vergleich zur herkömmlichen Flächenspritzung ohne KI-Unterstützung eine sofortige Reduzierung des Pestizid- und Wasserverbrauchs um 60 %. Es gibt aber auch weitere Vorteile: Sie benötigen weniger Diesel für Ihre Spritze und können mehr Hektar pro Tag bearbeiten. Genau das leistet unsere Technologie. Um Ihre Frage zu beantworten: Es handelt sich um KI-gestützte Bildverarbeitung direkt am Gerät. Wir mussten trainieren, wie eine Baumwollpflanze morgens um 6 Uhr aussieht. Mittags sieht sie ganz anders aus, und um 17 Uhr hängt sie welk. Auch der Boden sieht in Akola (Maharashtra) anders aus als in Telangana. Deshalb ist es wichtig, die richtigen Daten zu sammeln und sicherzustellen, dass jede Pflanze besprüht wird. Ich glaube, das sind alle technischen Anforderungen, die wir erfüllen konnten.

Satish: Gibt es irgendwelche Herausforderungen in Bezug auf die Hardware, da die Landwirtschaft, beispielsweise aufgrund des Umfangs, im ganzen Land sehr unterschiedlich ist?

Jaisimha: Ja, ich denke, in der Landwirtschaft sind die meisten Geräte auf Robustheit ausgelegt. Solange man mit Maschinen, Eisen und Stahl arbeitet, halten diese Materialien meiner Meinung nach einiges aus. Aber sobald man in unsere Welt kommt, hat man plötzlich Medienprozessoren, Leiterplatten, Kameras mit Objektiven. Hitze, Schmutz, Staub – all das spielt eine Rolle. Ich denke, darauf kommen wir später noch zu sprechen. Der Bedarf an exzellentem mechanischem Schutz ist aber wahrscheinlich ein großes Hindernis in der Robotik. Man kann zwar versuchen, beispielsweise Computer Vision einzusetzen, das funktioniert auch. Aber wie funktioniert das in der realen Umgebung? Man braucht eine solide Grundlage. Das war eine große technische Herausforderung, die wir aber meistern konnten.

Satish: Das ist großartig. Sie sagten also, dass Sie bereits Roboter in Indien im Einsatz haben. Sehen Sie auch einen globalen Markt für Ihren Sprühroboter?

Jaisimha: Ja, das Wunderbare an der Landwirtschaft ist, dass überall auf der Welt Nahrungsmittel benötigt werden. Und um Nahrungsmittel zu produzieren, gibt es in fast jedem Land landwirtschaftliche Betriebe. Wenn es also einen globalen Plan gibt, wie wir ihn verfolgen, bietet sich immer die Möglichkeit, die Landwirtschaft, den Einsatz von Pestiziden und die Spritzung von flächendeckenden zu präzisen Spritzungen weiterzuentwickeln. Wir sind sehr daran interessiert, unsere globale Führungsrolle auszubauen. Darüber freuen wir uns. Ich denke, in Indien haben wir einen entscheidenden Vorteil. Dort gibt es 20 Millionen Hektar landwirtschaftliche Nutzfläche. Die Dimensionen Indiens sind unübertroffen. Wir müssen also unsere Stärken in Indien nutzen. Die Gewinnspannen sind zwar etwas geringer, aber wir müssen in Indien punkten. Vielleicht ergeben sich aber auch opportunistische Möglichkeiten, die Kosten zu senken.

Satish: Stimmt. Da Sie erwähnt haben, dass Sie die Roboter im Einsatz haben, interessiert mich etwas sehr. Ein Landwirt ist sich der Roboter wahrscheinlich nicht so bewusst, da die durchschnittliche Betriebsgröße ja bei etwa vier Morgen liegt. (Ja.) Wie interagiert der Landwirt also mit dem Roboter? Wie läuft diese Interaktion ab? Welche Art von Benutzeroberfläche haben Sie bereitgestellt?

Jaisimha: Ja, ich denke, gerade in der indischen Landwirtschaft gibt es einen sehr ausgeprägten Hoch- und Tiefzyklus. Die gesamte Anbau- und Curry-Saison findet innerhalb weniger hundert Tage statt. In der restlichen Saison wird nicht viel getan. Deshalb wollten wir die Last der technischen Anpassung nicht den Landwirten aufbürden. (Okay) Die 50 robusten Agrarnormen der letzten Saison, die wir weiterhin anwenden, basieren auf Landwirtschaft als Dienstleistung. Es ist ein Roboter als Dienstleistung. Wir haben geschulte Techniker, die mit dem Display des Sprühgeräts interagieren. Sie wählen auf einem Bildschirm das passende Deep-Learning-Modell aus. Ist es ein Modell für Baumwolle oder ein Modell für Chili? Es gibt verschiedene Variablen, mit denen man experimentieren kann. Wann beginnt das Sprühen vor der Pflanze, wann hört es danach auf? Diese Schnittstelle bedient der Sprühgeräteführer. (Okay) Er ist also der Schlüssel zur Akzeptanz. Der Landwirt selbst nutzt den Roboter als Dienstleistung. Sie beauftragen uns also und sagen: „Ja, vier Hektar, können Sie vorbeikommen und präzise Sprüharbeiten durchführen?“ Wenn Sie mich, den Bediener, fragen, werden Sie es kaum glauben, angesichts seiner Erfahrung mit Smartphones. In manchen Fällen sind sie im Umgang mit dem Bildschirm, der Modellauswahl und den Spezifikationen sogar besser als unsere eigenen Mitarbeiter, weil sie es einfach öfter gemacht haben. Ich denke, das ist ein weiterer wichtiger Aspekt der Robotikentwicklung: Wie gestaltet man die Bedienung so einfach, dass sie jeder mit einem Smartphone bedienen kann? Das war unser Erfolgsrezept für den indischen Markt. Und ich glaube nicht, dass wir irgendwelche technischen Probleme hatten, weil die Leute es nicht verstanden haben. Was den zweiten Teil der Frage angeht: Ist „Roboter“ nicht ein abschreckendes Wort? Wenn man von Robotik und Automatisierung spricht, denken die Leute an alles Mögliche. In Ihrem Fall sind es Lagerroboter, die sich in einer Fabrik bewegen und versuchen, Dinge zu transportieren. In unserem Fall: Wenn Sie auf der Straße fahren und dieses Sprühgerät sehen, werden Sie keinen Unterschied bemerken. Es geht also um die Möglichkeit, Düsen ein- und auszuschalten. Um das aber sehr präzise zu erreichen, braucht man die Fähigkeit zu sehen, zu verarbeiten und schließlich zu handeln. Sobald der Landwirt sieht, wie sich ein Sprühgerät ein- und ausschalten lässt und nur die Pflanzen besprüht, ist er überzeugt. Deshalb führen wir normalerweise ein paar Linien kostenlos vor, um die Funktionsweise zu demonstrieren. Und ich denke, die meisten, wenn sie sehen, wie es auf ihre Pflanzen sprüht, sagen sie: „Pura Kardo!“ Sie müssen also nicht wissen, ob wir das YOLO Deep-Modell oder Media Z SEN verwenden. Wir machen es nicht kompliziert. Sie besprühen Ihre Pflanzen, keine einzige wird ausgelassen. Legen Sie jetzt los!

Satish: Also, ich denke, wie häufig sollte man typischerweise während eines Wachstumszyklus sprühen?

Jaisimha: In einer kompletten Baumwollsaison gibt es etwa sieben Sprühvorgänge. Daher ist die Interaktion mit den Landwirten recht heikel.

Satish: Und da Sie erwähnt haben, dass wir beim Einsatz von Robotern im Lager über eine sehr gute Infrastruktur in Bezug auf Konnektivität und Internet verfügen: Da Sie Edge Computing nutzen, wie haben Sie dieses Konnektivitäts- bzw. Datenproblem gelöst? Hat Ihnen 5G dabei geholfen? Welche Erfahrungen haben Sie damit gemacht?

Jaisimha: Ich denke, wir gehen bei der Konnektivität davon aus, dass es keine geben wird. Okay, das betrifft nicht nur Indien; tatsächlich ist Indien im ländlichen Raum vielleicht sogar besser vernetzt als andere Teile der Welt. Unsere technische Herausforderung im Bereich der Outdoor-Robotik besteht also nicht nur in der Konnektivität selbst, sondern auch darin, dass man nie weiß, auf welchem ​​Feld man sich befindet. Jedes Feld ist anders, mit unterschiedlichen Unebenheiten und anderen Anbaukulturen. Es gibt keinen festen Bezugspunkt. Nichts, was auf Null schließen lässt. Genau. Die eigentliche technische Herausforderung, mit der wir uns auseinandersetzen, ist die Frage: Wie stellt man mit verschiedenen KI-Techniken, Lokalisierung und SLAM sicher, dass die Messwerte so präzise und rauschfrei wie möglich sind, wenn sich der Roboter im Millimeter- oder Zentimeterbereich bewegt? Das ist, würde ich sagen, unsere zentralere Herausforderung als die Konnektivität. (Okay). Und wir sind wirklich neidisch auf Sie, denn in der Lagerrobotik und -automatisierung konzentrieren sich alle Techniken und die gesamte Fachliteratur auf die Lokalisierung des Roboters in meinem Lager – in einer Innenumgebung. (Stimmt genau). Und meine Robotikingenieure haben diesen Luxus nicht. Mal sind wir in Akola, mal im Punjab. Und wir brauchen immer noch Entscheidungen auf Zentimeterebene. (Aber Sie haben das Problem ja weitgehend gelöst.) Ja, das haben wir. Ich denke, wenn man über Robotik und die aktuellen KI-Wellen nachdenkt, merkt man beim genaueren Hinsehen, dass der Kern eines Roboters wahrscheinlich nicht die KI ist. Es sind vielmehr die verschiedenen, hochtechnischen Entwicklungen, die man implementieren muss, wie Odometrie, Lokalisierung und Prozessoroptimierung. Aber als ambitionierte Unternehmer bündeln wir all das in der KI und verkaufen sie. Da Ihre Zielgruppe aber wahrscheinlich eher auf Robotik und Automatisierung fokussiert ist, liegt dort für uns das eigentliche Geschäft.

Satish: Stimmt. Absolut. Da der Fokus stark auf grüner Nachhaltigkeit liegt, hören wir in letzter Zeit viel über Klimalandwirtschaft. Könnten Sie unseren Hörern also etwas über Klimalandwirtschaft erzählen? Wie passt Ihr Roboter in das Gesamtkonzept der Klimalandwirtschaft?

Jaisimha: Ja, wenn Sie sich die Erfahrungsberichte unserer Landwirte ansehen, sehen Sie, dass sie vor dem Einsatz unserer Technologie etwa 200 Liter einer Pestizid-Wasser-Mischung versprüht haben. Sobald sie die CN-Sprühtechnologie, die Punkt-Sprühtechnologie, nutzten, sank diese Menge von 200 Litern auf 100 Liter – eine direkte Einsparung von 50 %. Manche Landwirte haben sogar 58 % eingespart, aber nehmen wir der Einfachheit halber 50 % an. Wenn wir von einer Einsparung von 50 % ausgehen und 100 Liter Wasser pro Sprühvorgang berücksichtigen, und das auf 33 Millionen Hektar hochrechnen, stellen Sie sich nur die Menge an Pestiziden, Wasser und Diesel vor, die derzeit völlig verschwendet wird. Ich denke, das trägt nicht zur Produktivität bei, sondern gelangt nur in den Boden und verschmutzt das Wasser. (Ja, es richtet wahrscheinlich großen Schaden an.) Ja, also, wenn man sich die Landwirtschaft in Indien anschaut, die Gebiete, in denen man Wasser bekommt, die Gebiete, in denen wir einen positiven Unterschied bewirken können, dann ist diese Erfindung absolut logisch. 200 Liter statt 100 Liter. Und es gibt keine Auswirkungen auf den Ertrag. Warum nutzen wir das also nicht? Genau das begeistert uns. Wir können es den Landwirten leicht verkaufen, sie sehen es, verstehen es leicht, und die Düse lässt sich einfach an- und abschalten. 33 Millionen Hektar, 100 Liter – das ist keine Geschichte über den Klimawandel, ich weiß nicht, was es sonst sein sollte.

Satish: Das ist die Quintessenz von Wirkung. (Ja,) das stimmt wirklich. Sie erwähnten, dass Sie während Ihrer Zeit an der CMU an DARPA-Projekten mitgearbeitet haben. (Ich war nur Zuschauer in Hawthorne, habe es aber gesehen.) Ja, das haben Sie. Und ich bin sicher, Sie haben auch an der Carnegie Mellon University viel davon gesehen. Abgesehen von der Landwirtschaft in Indien: Welche anderen Roboteranwendungen oder Roboter haben Sie fasziniert? Ich frage deshalb, weil Sie ja quasi vor Ort waren, als sich in den USA so viel getan hat.

Jaisimha: Autonomes Fahren ist einfach unglaublich. Wir waren vor ein paar Monaten in Kalifornien und haben uns den Tesla meines Schwagers ausgeliehen. Wir haben ihn einfach in den autonomen Modus geschaltet, und es war das erste Mal, dass ich gesehen habe, wie ein Auto die Spur wechselt, beschleunigt, abbremst und von der Straße abfährt. Ich glaube, die Zukunft ist da. Stellt euch vor: eine ganze Flotte dieser autonomen Autos, die … unter Höhlen fahren, Aufgaben erledigen. So habe ich das erlebt. Ich bin total begeistert. Ob wir das jemals in großem Umfang sehen werden? Ich denke, die letzten 5 % werden noch entscheidend sein. Okay. Aber wir werden natürlich vor dem moralischen Dilemma stehen: Was passiert, wenn ein autonomes Auto gegen ein von einem Menschen gesteuertes Auto verunglückt? (Wir haben das ja schon erlebt.) Ja, wir sehen es schon. Aber ich denke, das ist so ein Gänsehautmoment. Erstens: Es kommt dem, woran wir gerade arbeiten, schon näher. In der Landwirtschaft geht es, um den Kontext zu verdeutlichen, um die Situation besser zu verstehen. Wenn man sich das Leben eines Landwirts ansieht, kauft er alles, was er für die Saison benötigt, im Voraus. Er kauft Saatgut, bereitet sein Land und den Traktor vor, kauft Pestizide – alles zum Einzelhandelspreis. Er investiert also 180 Tage in diese Arbeit. Er düngt den Boden, sät, spritzt und pflegt die Pflanzen. Und schließlich, zur Erntezeit, hat er buchstäblich Geld auf seinem Hof. Ob Baumwolle, Obst oder Gemüse. In der Landwirtschaft gibt es dann einen Nachfragehöhepunkt. Es gibt ein dreitägiges Zeitfenster, in dem ganz Indien, ganz Maharashtra, Baumwolle nach Baumwolle abnehmen will. Das ist wahr. Und es gibt nicht genug Arbeitskräfte dafür. So kommt es zu unschönen Situationen, in denen die Preise nur zur Erntezeit ihren Höhepunkt erreichen, sich verdreifachen oder vervierfachen. Und die Ironie dabei ist: Sobald die Ernte eingebracht ist, verkauft der Landwirt seine Produkte zum Großhandelspreis. Er kauft im Einzelhandel ein, verkauft im Großhandel, und wenn er auf dem Bauernhof Geld verdient, ist er den Vermarktern ausgeliefert. Hätte ich unbegrenzte Ressourcen und einen relativ langfristigen Plan, etwa für zehn Jahre, würde ich es definitiv versuchen. Ich denke, Ernteroboter sind ein weiterer Bereich, in dem meiner Meinung nach ein großer Bedarf besteht. Und es ist lösbar. Es ist ein riesiges Problem. Ironischerweise haben wir 1,4 Milliarden Menschen und allein in Indien ein Arbeitskräfteproblem, zu dem die Menschen keinen Zugang haben – stellen Sie sich vor, wie es in anderen Ländern aussieht. Und das ist Punkt zwei. Punkt drei ist etwas Ähnliches wie das, was Sie machen. Ich habe mir einige Lagerroboter angesehen, vollautomatisierte Roboter. Es ist sehr befriedigend zu sehen, wie kleine Maschinen miteinander kommunizieren und sich koordinieren. (Wir nennen das eine Robotersymphonie.) Ja, das trifft es gut. Ich denke, es ist sauberer, sicherer und effizienter. Ich denke, wir brauchen mehr Lagerrobotik und -automatisierung. Die Abwicklung der vielen Pakete im Lager ist ziemlich gefährlich und zudem sehr kostspielig. Deshalb finde ich, dass Addverb und Ihre Arbeit wichtig sind. Sie sollten Demos anbieten und Interessierten Ihre automatisierten Prozesse zeigen.

Satish: Ja, wir haben mittlerweile eine Produktionsstätte in Greater Noida errichtet, eine der größten. Dort setzen wir all diese Roboter und Automatisierungssysteme ein, die unseren Kunden zur Verfügung stehen. Sie können vorbeikommen und selbst erleben, wie die Robotertechnik und Automatisierung funktionieren. Um das Thema etwas aufzulockern: Wenn Sie einen Tag lang ein Roboter sein könnten, was würden Sie tun?

Jaisimha: Es war schon immer mein Kindheitstraum, ein schneller Bowler zu werden. (Oh) Also, ich weiß nicht. (Spielst du beim Gehen noch Theater?) Ja, jetzt spiele ich Golf. (Oh, okay) Aber ja, ich meine, wenn du mich hier im Aufzug siehst und die Tür sich schließt, übe ich gerade meinen Schwung. (Ja). Ganz allein. Das machen wir alle. Aber vielleicht ist es so eine Sache, wo wir früh aufstehen und uns die Indien-Tournee in Australien ansehen sollten, um all diese schnellen Bowler zu sehen. Wenn ich ein Umrüstset hätte und mein 38-jähriger Körper mit 160 Kilometern pro Stunde bowlen könnte, wie ein ganz besonderer, flacher Bowler. (Du könntest wahrscheinlich ein Exoskelett haben, und wir können dir dabei helfen). Ah, wirklich? Du willst meinen Traum wahr werden lassen? (Ja, wir haben ein Exoskelett). Okay. Okay. Schließ es an mich an, dann kann ich meiner Familie zeigen, dass ich 160 km/h schnell bowlen kann. Ich glaube, ich bin noch nie schneller als 90 km/h gefahren. Also, ich denke, das wird einer dieser oberflächlichen Kindheitsträume sein, die mir ein Roboter erfüllen wird. Ja. (Das ist ein Ziel, das ich unbedingt erreichen sollte.) Ich bin sicher, es gibt noch andere wichtige Probleme auf der Welt zu lösen. Aber ja, ich denke, das ist etwas Persönliches für mich.

Satish: Danke. Danke, Jai, für das sehr aufschlussreiche Gespräch. Vielen Dank für Ihre Zeit.

Jaisimha: Nein, danke für die Gelegenheit. Ich finde, wir bekommen nicht die Aufmerksamkeit, die wir verdienen. Weder Ihre noch unsere Arbeit. Das liegt vor allem daran, dass es Zeit braucht. Die Entwicklungsphase ist sehr lang. Bis man die Technologie entwickelt hat und auf den Markt kommt, hat sich die Welt schon wieder verändert. (Ja.) Aber ich glaube, die nächsten zehn Jahre werden von Deep Tech geprägt sein, das Software und Hardware kombiniert. Und wir werden hier einige Erfolge feiern. Ich denke, unsere Zeit wird kommen. Das ist das Feld, in dem ich mich bewege. Ich weiß nicht, wie es Ihnen geht.

Satish: Ja, sicher. Danke.