Kristallkugel für Maisernten wird den Rohstoffhandel revolutionieren

Finanzielle Erkenntnisse aus Satellitenbildern abzuleiten ist keine neue Idee, aber EarthLabs bringt es ins Wanken. Das Bostoner Startup analysiert Satellitenbilder der NASA sowie Wetterdaten der National Oceanic and Atmospheric Administration und saisonale Anbauinformationen des US-Landwirtschaftsministeriums. Anschließend verwendet es maschinelle Lernalgorithmen, um Informationen über natürliche Ressourcen zu generieren, z. B. um landwirtschaftliche Erträge vorherzusagen.

Die Strategie mag ähnlich klingen wie die anderer Unternehmen zur Analyse von Satellitenbildern wie Descartes Labs und Orbital Insight. TellusLabs plant jedoch, sich zu differenzieren, indem es wissenschaftliche Expertise in Vegetation und Klimatologie auf seine Analyse anwendet, einen engen Fokus auf natürliche Ressourcen behält und schnell neue Produkte einführt. Sein Ziel ist es, ein Bloomberg-Terminal für Erdsignale zu sein. Es gibt eine breite Basis von Menschen, die schwierige Entscheidungen in Bezug auf natürliche Ressourcen treffen müssen, und wir möchten ihnen schnell hochwertige Daten liefern, sagt David Potere, CEO und Mitbegründer von TellusLabs.

Der erste Markteintritt des Unternehmens ist Kernel , ein Modellierungstool für Agrarrohstoffprognosen, das kürzlich in eine öffentlich zugängliche Open-Beta-Phase eingetreten ist. Die kostenlose Beta-Version von Kernel hat eingeschränkte Funktionen, aber das vollwertige Produkt ist ein interaktives Online-Dashboard, das eine Karte der wichtigsten Maisanbaugebiete in den USA – in 18 Bundesstaaten – und wichtige Finanzindikatoren, wie zum Beispiel vorhergesagt, anzeigt Ertrag, geerntete Fläche und Gesamtproduktion. Benutzer können Daten auf Bundesstaats-, Landwirtschaftsbezirks- oder Bezirksebene anzeigen und sich historische Ertragsdaten ansehen, die vom USDA stammen. Das Dashboard enthält auch einen Indikatorpfeil – analog zu einem Börsenticker – der die durchschnittliche Veränderung der Maisertragsschätzungen Woche für Woche anzeigt. TellusLabs aktualisiert die Prognosen täglich.



Das Dashboard von Kernel, dem Prognosetool für landwirtschaftliche Rohstoffe von TellusLabs.

Wie ein Bloomberg-Terminal ist Kernel als Knotenpunkt für schnelle, zuverlässige Finanzdaten konzipiert, die Menschen auf vielfältige Weise nutzen können. Ein Rohstoffhändler könnte die Informationen verwenden, um mit Trades auf dem Futures-Markt Geld zu verdienen. Ein Betreiber einer Ethanolanlage könnte Kernel konsultieren, um abzuschätzen, ob seine Vertragsbauern in der Lage sein werden, genug Mais zu liefern, um den Betrieb aufrechtzuerhalten. Ein Agrarunternehmen wie John Deere könnte die Datenzufuhr lizenzieren und in eine intelligente Pumpe integrieren, die automatisch anpasst, wie viel Wasser sie den Pflanzen gibt.

Das Know-how über natürliche Ressourcen hinter Kernel stammt hauptsächlich von TellusLabs Mitbegründer und Chief Technology Officer, Mark Friedl . Friedl ist Professor an der Erd- und Umweltabteilung der Boston University und leitet die Forschungsgruppe für Landbedeckung und Oberflächenklima der Schule, die sich mit der Kartierung und Überwachung der Vegetation im kontinentalen Maßstab befasst. TellusLabs hat auch eine Handvoll wissenschaftlicher Berater, die sich mit der Fernerkundung von Landwirtschaft, Wäldern und Gewässern auskennen. Ein Berater arbeitet für das Land Science-Team der NASA und ein anderer am Woods Hole Research Center, einem Umweltforschungsinstitut mit Sitz in Massachusetts. Potere, der CEO von TellusLabs, hat einen Master-Abschluss in Satellitenfernerkundung und einen Doktortitel in Geodemografie und war beim Aufbau und der Leitung des Data-Science-Teams der Boston Consulting Group beteiligt.

Genauigkeit und Geschwindigkeit könnten TellusLabs auch einen Vorteil auf diesem Markt verschaffen. Das Unternehmen sagt, ein kürzlich durchgeführter interner Test habe gezeigt, dass es in der Lage sei, den Jahresendertrag für US-Mais genauer zu prognostizieren als die Regierung. Im Test ließ TellusLabs öffentlich verfügbare, historische USDA-Maisertragsdaten von 2004 bis 2014 durch seine Algorithmen laufen und machte Vorhersagen über Jahresendzahlen. In diesem 10-Jahres-Zeitraum übertrafen die Schätzungen des Startups die der Regierung im August und September, die die wichtigsten Handelsmonate für Mais sind, um 69 Prozent.

EarthLabs auch vor kurzem veröffentlicht eine Maisertragsschätzung für die Anbausaison 2016, damit potenzielle Kunden ihre Prognose mit der Prognose des USDA vergleichen können, die die Agentur später in diesem Monat veröffentlichen wird.

Quandl , ein in Toronto ansässiger Aggregator von Finanz-, Wirtschafts- und alternativen Daten wie der Analyse von Satellitenbildern, testet derzeit Kernel, um zu entscheiden, ob es weiterverkauft werden soll seine Plattform , das von Hedgefonds, Vermögensverwaltern, Pensionsfonds und Investmentbanken verwendet wird. Erste Anzeichen sind ermutigend. Sie können Geld verdienen, indem Sie genauer als der Markt oder schneller sind; TellusLabs ist beides, sagt Quandl Chief Data Officer Abraham Thomas. Ein 70-prozentiger „Beat“ ist an sich nicht sehr überzeugend, aber wenn man das mit einem Geschwindigkeitsvorteil verbindet, wird es überzeugend.

TellusLabs plant, Kernel im September ein Prognosemodell für Sojabohnen vorzustellen. Es zielt schließlich darauf ab, ein Prognosemodell für Weizen zu veröffentlichen; seine Maisertragsdaten auf Argentinien, Brasilien und China auszudehnen; und um Wälder und große Süßwasserreservoirs per Satellit zu überwachen. Wir haben eine Ideenpipeline, sagt Potere. Es gibt eine ganze Reihe interessanter, globaler, geospatialer Fragen, die noch nicht gestellt wurden.

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