Agronomo - Drones for Crops
- Nombre de la propuesta:
- Agronomo es una plataforma de inteligencia artificial para manejo de cultivos. Con una app transforma drones comunes en una revolucionaria herramienta agrícola para detección y diagnóstico temprano de plagas, enfermedades, estrés hídrico y nutricional
- Inserta el link a tu video:
- https://youtu.be/dHh_a-xUzj0
- País de residencia:
- Argentina
- Descripción de la problemática
- En México, se pierde entre el 20% y el 40% de los cultivos debido a plagas y enfermedades, según fuentes oficiales del gobierno. Los métodos utilizados para combatir plagas y enfermedades se basan principalmente en el uso de pesticidas, que no han logrado reducir las pérdidas en los últimos 40 años, además de provocar daños significativos al medio ambiente. Otro método es la edición genética de las plantas, los llamados cultivos transgénicos. Otra forma de paliar las pérdidas son los seguros agrícolas de Agrosemex, que implican un alto costo financiero. Una de las causas principales de las altas pérdidas es que tanto la detección como el diagnóstico no ha cambiado desde los inicios de la agricultura: se hace a ojo en la gran mayoría de los cultivos. Cuando los problemas son evidentes, significa que están desarrollados y extendidos. Nuestra plataforma utiliza tecnologías TIC para detección temprana y diagnóstico temprano, realizando inspecciones del cultivo con drones para identificar indicios de anomalías, y luego hace un diagnóstico con redes neuronales. No tiene impacto ambiental, su costo es muy bajo y no altera la naturaleza de los alimentos, siendo la que más seguridad ofrece y sin generar perjuicios a la salud ni a la naturaleza.Esta tecnología también es una herramienta de gran utilidad para empresas de seguros agrícolas, para evaluar pérdidas y daños en los cultivos.
- Descripción de la propuesta
- Es una plataforma que funciona a través de una aplicación que sirve para controlar drones y sus cámaras, que tiene una herramienta de analítica para identificar áreas de baja actividad fotosintética y una red neuronal de diagnóstico para identificar plagas, enfermedades, estrés hídrico y nutricional. También calcula el futuro rendimiento del cultivo a través de medición de volumen y otros datos. La aplicación se descarga en un teléfono inteligente y se conecta al drone a través del control remoto. El usuario abre la aplicación, en el mapa selecciona el área y tipo de cultivo y envía la misión al drone. El drone ejecuta una misión autónoma: el despegue, el control del cultivo y el aterrizaje son completamente automáticos. Durante el vuelo toma imágenes georreferenciadas, que luego se someten a un proceso de analítica que detecta áreas de baja actividad fotosintética. Luego se toman fotos de las hojas en las zonas afectadas para hacer un diagnóstico y recomendar un tratamiento.
- Grupo de beneficiarios
- Esta solución beneficia a cualquier productor agrícola, individuo o empresa, con cultivos de alto valor. También puede utilizarse en cultivos extensivos porque incorpora datos satelitales. Estamos haciendo ensayos para una multinacional productora de semillas híbridas, con resultados significativos en cuanto a detección de áreas de baja salud, detección y diagnóstico temprano de anomalías, determinación del momento de la cosecha y estimación de rendimiento. El objetivo es que cualquier agricultor cuente con una herramienta agrícola disruptiva a muy bajo coste, que aumenta el rendimiento y calidad del cultivo al mismo tiempo que tiene impacto ambiental positivo, reduce costos y optimiza el uso de recursos materiales y naturales.
- Resultados esperados a corto, mediano y largo plazo
- A corto plazo nuestro objetivo es desarrollar un producto mínimo viable y lanzar la aplicación. A mediano plazo queremos ganar una base sólida de usuarios en Latinoamérica. A largo plazo el objetivo es hacer el lanzamiento en Estados Unidos, Europa e India.
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#SinDesperdicioMéxico
Buscamos soluciones innovadoras para reducir las pérdidas y desperdicios de alimentos en la cadena de producción y distribución de México
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