
UrbanKisaan
Modelos de fundação e câmaras autônomas para biologia vegetal
Sobre
A UrbanKisaan é uma empresa de IA para biologia vegetal. Construímos modelos de base e a infraestrutura física que os treina.
Lançar uma única nova variedade de semente demora cerca de dez anos ou mais. Dois em germoplasma, três em cruzamentos e seleção, três ou quatro em ensaios de campo, um em regulação. Ao longo dessa década, previsão e experiência nunca se encontram verdadeiramente. O ADN é abundante, os dados de fenótipo são escassos e não emparelhados, e o ciclo nunca se treina a si próprio.
Nós fechámos esse ciclo.
Três modelos de base cobrem a ciência a montante.
O Aadi é um transformer de 48 camadas treinado de raiz no corpus público e proprietário de genomas de plantas; lê o ADN vegetal e classifica variantes antes de qualquer gasto em laboratório.
O Jeeva é o modelo de genótipo para fenótipo que transforma uma semente e um ambiente-alvo em rendimento, floração, maturação e altura, com intervalos de confiança e atribuição por locus.
O Akash é a espinha dorsal geoespacial — mapeia cada píxel de cada campo para a classe de cultura e a condição de crescimento.
Duas peças de infraestrutura física fecham a metade a jusante.
A GeneRush é uma câmara de ambiente controlado concebida para a velocidade: fotoperíodo prolongado, temperatura otimizada, fenómica integrada. O trigo chega à antese em 38 dias. Os programas de melhoramento fazem 4–6 gerações por ano em vez de 1–2.
A GrowRush leva essa mesma câmara à escala de produção comercial, onde cada colheita é também um par de treino de fenótipo rotulado que volta para o Jeeva. A unidade paga-se com o que cultiva; a ciência funciona porque a unidade é idêntica à câmara em que a IA foi treinada.
Cada ciclo produz dados proprietários de genótipo para fenótipo de que a próxima geração de modelos precisa. O ciclo de melhoramento de dez anos comprime-se para três. Já somos comerciais
Temas
- Equipe
- 53 funcionários
- Turma da YC
- Winter 2020
- Status
- Ativa
- Estágio
- Estágio inicial





