{"id":1049,"date":"2024-09-02T22:08:59","date_gmt":"2024-09-03T02:08:59","guid":{"rendered":"https:\/\/agromt.news\/?p=1049"},"modified":"2024-09-02T22:08:59","modified_gmt":"2024-09-03T02:08:59","slug":"ferramenta-promete-detectar-maturacao-do-cafe-com-ate-97-de-precisao","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/agromt.news\/?p=1049","title":{"rendered":"Ferramenta promete detectar matura\u00e7\u00e3o do caf\u00e9 com at\u00e9 97% de precis\u00e3o"},"content":{"rendered":"


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O faturamento bruto total das lavouras de caf\u00e9 no Brasil em 2024 deve ser de, aproximadamente, R$ 66,5 bilh\u00f5es, de acordo com informa\u00e7\u00f5es divulgadas pelo Observat\u00f3rio do Caf\u00e9<\/a><\/strong>. <\/p>\n

Desse total, a esp\u00e9cie Coffea arabica (ar\u00e1bica) corresponde a mais de 70%<\/strong>, o que representa cerca de R$ 48 bilh\u00f5es da receita. <\/p>\n

Pensando nesse potencial, a empresa de solu\u00e7\u00f5es tecnol\u00f3gicas CodeBit e a agrotech AgroBee se uniram para otimizar o tempo de coleta de dados nos cafezais.<\/p>\n<\/div>\n

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A promessa \u00e9 que uma nova ferramenta criada pelas duas (que ainda est\u00e1 em desenvolvimento e n\u00e3o foi batizada) permita ao produtor prever a produtividade das plantas antes mesmo da colheita. \u201cFoi um desafio metodol\u00f3gico e tecnol\u00f3gico\u201d, afirma Heitor Cunha, CEO da CodeBit.<\/p>\n

Segundo ele, durante quatro meses, um modelo de intelig\u00eancia artificial (IA) que utiliza Redes Neurais Convolucionais para a detec\u00e7\u00e3o de objetos em imagens foi treinado pela equipe da empresa. <\/p>\n

Assim, com uma base de dados de mais de cinco mil imagens, o modelo atingiu 97%<\/strong> de precis\u00e3o na contagem e na detec\u00e7\u00e3o do estado de matura\u00e7\u00e3o dos frutos. <\/p>\n

De acordo com Cunha, a tecnologia consegue processar mais de 20 mil imagens<\/strong> em menos de meio dia.<\/p>\n

An\u00e1lise de grande volume de caf\u00e9<\/h2>\n
\"Lavoura\"Lavoura
Foto: Seaf-MT<\/figcaption><\/figure>\n

A ferramenta ainda depende de avalia\u00e7\u00e3o da Fapesp para que a segunda fase de desenvolvimento prossiga. Ela utiliza algoritmos de aprendizado de IA para analisar grandes volumes de informa\u00e7\u00f5es rapidamente.<\/p>\n

\u201cTradicionalmente, a estimativa de produ\u00e7\u00e3o \u00e9 feita de forma emp\u00edrica. Com essa automa\u00e7\u00e3o, podemos analisar um grande volume de dados em pouco tempo e com maior precis\u00e3o\u201d, explica Diego Moure Oliveira, PhD e R&D Manager da AgroBee.<\/p>\n

Segundo ele, a solu\u00e7\u00e3o digital vai permitir ao produtor a identifica\u00e7\u00e3o de demandas locais da lavoura, assim como otimizar o uso de insumos, recursos h\u00eddricos e defensivos, al\u00e9m de reduzir emiss\u00f5es de gases de efeito estufa e a pegada de carbono. <\/p>\n

As empresas informam, ainda, que planejam expandir o uso da tecnologia, disponibilizando-a para smartphones, o que deve permitir o acesso de pequenos e grandes produtores.<\/p>\n<\/div>\n


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