Bhuiyan Hashibuzzaman
팀 리더, AI · 빅데이터
무엇을 '익었다'고 볼지 판단하는 탐지 모델과, 그 판단을 농가 화면까지 전달하는 플랫폼 작업을 이끕니다. 창업 초기 한 계절을 논산의 온실 이랑에서 보내며 농가가 눈으로 무엇을 확인하는지 물었습니다.
- 탐지 모델
- 플랫폼 아키텍처
- 투자자 관계
팀 하이드록시시트로넬알
한국 온실이 실제로 감당할 수 있는 시스템을 만드는 사람들
세 사람이고, 이 조합은 의도한 것입니다. AI와 빅데이터 역량에 한국 시장에 필요한 현지 이해와 언어를 더하며, 기술 쪽과 사업 쪽으로 나누지 않고 모든 일을 함께 나눠 맡습니다.
Saida Zheenbekova
공동 리더, AI · 빅데이터
센서 데이터와, 온실 영상을 모델이 학습할 수 있는 형태로 바꾸는 학습 파이프라인 전반을 담당합니다. 팀을 기술과 사업으로 나누는 대신 엔지니어링 부담을 함께 집니다.
- 센서 데이터
- 모델 학습
- 현장 조사
Kim Kwang Kyun
팀 멤버
조합과의 대화부터 회사를 시작하게 한 농가 방문까지, 한국 시장에 필요한 현지 이해와 언어를 담당합니다. 바이오첸자가 한국 가족 농가의 실제 운영 방식에 맞춰 설계된 이유입니다.
- 현지 파트너십
- 농가 관계
- 한국 시장
하드웨어로 증명한 경험
AI 기반 휴머노이드 로봇을 함께 만들었습니다
팀은 AI 기반 휴머노이드 로봇을 함께 만들어 시연했습니다. 그것이 수확 암도 제품도 아니지만, 이미 AI 모델을 실제 하드웨어에 올려 동작시켜 본 경험이라는 점에서 수확 로봇을 만들 수 있다는 확신의 근거입니다.
투자자에게 중요한 이유
바이오첸자의 핵심 기술 리스크는 이 팀이 AI를 실제 하드웨어에 올릴 수 있는지가 아닙니다. 그 부분은 이미 증명되었습니다. 남은 과제는 같은 방식으로 숙도 탐지와 정밀 수확을 실제 온실에서 구현하는 일입니다.