DeepAgro - Pulverización inteligente

En Deep Agro realizamos reconocimiento de malezas en video para aplicación de herbicidas de forma inteligente. Desarrollamos software de reconocimientos que utilizan técnicas de Inteligencia Artificial (Deep Learning) y comercializamos un equipo que interviene cualquier equipo aplicador (pulverizadora) abriendo y cerrando los picos aplicadores en tiempo real. Esto permite ahorrar costos (ahorrando agua y producto químico) y cuidar el medio ambiente. En los cultivos de papa, batata, cebolla y lechuga es donde se pueden obtener las mayores ventajas ya que se realizan hasta 23 aplicaciones de herbicidas por campaña. Además, estamos investigando constantemente nuevos cultivos para trabajar.Quizá, hoy en día la solución más rápida y fácil es aplicar en la totalidad del lote, pero la más beneficiosa para el productor es aplicar únicamente sobre las malezas.
Nombre completo
Marcos Mammarella
Ciudad de residencia
Casilda
País de residencia
Argentina
¿Con qué tipo de actor de identificás?
Emprendedor
Contanos brevemente sobre vos
Me considero una persona curiosa, inquieta y hacedora. Me gusta formar equipos, y crear soluciones de impacto social, ambiental y económico con el fin de que estemos todos un poco mejor. Soy ingeniero electrónico pero me gusta hacer de todo. Tengo un emprendimiento donde creamos soluciones para ciudades inteligentes y este, DeepAgro, donde pensamos nuevas maneras de trabajar en el campo aplicando tecnología. Además, dirijo y doy clases en un taller de robótica para chicos y chicas y la idea a futuro es armar un instituto de tecnología, programación y ciencias. Me gusta escuchar y tocar música, la naturaleza, el handball y sacar fotos.
¿Qué reto aborda tu solución?
Desafío 2: Hacer más eficiente el uso de agroquímicos y otros insumos productivos en la producción hortícola
Descripción de la problemática
Las cifras son oficiales y alarmantes. Más del 60% de las verduras contiene restos de pesticidas, herbicidas y fungicidas en niveles no permitidos. Los laboratorios de los distintos Mercados Centrales detectan y quitan de circulación esa mercadería. La problemática está en que el productor no tiene a disposición herramientas que le permitan hacer un uso más eficiente de los agroquímicos, o no tiene el capital necesario para adquirir tecnología o simplemente porque es más fácil y rápido aplicar de más antes que perder la cosecha, cuando en realidad, los mayores beneficios los puede obtener aplicando los herbicidas sobre las malezas y no en la totalidad del lote.Otra de las problemáticas es que a mayores dosis de herbicidas, mayor resistencia desarrollan las malezas a los mismos, generando así un circulo vicioso.
Etapa ¿Cuál es el nivel de desarrollo de la solución?
Proyecto Piloto o Prototipo
¿En qué consiste tu solución? ¿Cómo podría hacer más eficiente el uso de agroquímicos y otros insumos en la producción hortícola?
Nuestra solución son módulos que se instalan en las alas de las pulverizadoras (cualquier tipo y marca) y que consta de una cámara, una computadora y 5 electroválvulas que permiten abrir y cerrar los picos independientemente. El ancho de trabajo de cada módulo es de 2.5 metros. Las cámaras van tomando imágenes del lote y son procesadas en tiempo real por el software basado en inteligencia artificial que permite hacer reconocimiento de malezas, es decir, realiza una diferenciación entre maleza y cultivo. Posteriormente se realiza la apertura del pico en caso de que se haya detectado una maleza. Esto permite un importante ahorro en el uso de agroquímico y de agua, logrando reducciones de hasta un 70% de los mismos. Número realmente grandes cuando consideramos el elevado costo de los agroquímicos.
Grupo de beneficiarios
En primer lugar, nuestra solución es una excelente herramienta para el productor, ya que le permite generar ahorros importantes en sus costos y sin necesidad de capacitarse, ya que el sistema funciona de manera automática. Por otro lado, la reducción en el uso de agroquímicos y agua trae aparejado beneficios ambientales que nos favorecen a todos por igual, desde los los productores y trabajadores, hasta los habitantes de las grandes ciudades, ya que se reduce el porcentaje de productos químicos en frutas y verduras de consumo masivo, disminuyendo así el riesgo de contraer enfermedades.
Resultados esperados a corto, mediano y largo plazo
Corto plazo: Enfocarnos en un cultivo que nos permita obtener los mejores resultados. Entrenar las redes para ese caso.Mediano plazo: Producir y comercializar.Largo plazo: Modelo de negocios basado en la información. Trabajar sobre diferentes tipos de cultivos, tanto intensivos como extensivos. El principal activo son los videos, con los que podemos contar plantas, predecir enfermedades y plagas, determinar el estado del suelo, estimar rendimientos y muchas cosas más. El potencial de escalabilidad es infinito.
¿Por qué tu solución es innovadora?
Hay soluciones que apuntan a disminuir el uso de herbicidas por medio de vehículos autónomos que recorren los lotes y trabajan con actuadores mecánicos, fuego y hasta electricidad para combatir las malezas. Desde DeepAgro desarrollamos una solución para resolver el problema hoy, de rápida salida, que se adapta al contexto del productor hortícola medio y de bajo costo ya que se adapta a todo tipo y marca de pulverizadora .
Cooperación con otros actores (otras organizaciones, aliados, etc)
DeepAgro forma parte del programa "Inception" de NVIDIA. El programa Inception de NVIDA ayuda a las jóvenes empresas que revolucionan su sector mediante avances en inteligencia artificial (IA) y ciencia de datos. Ideado como incubadora virtual, el programa ayuda a sus miembros durante las fases críticas de desarrollo, creación de prototipos e implemencación de productos. Incluye un conjunto adaptado de ventajas permanentes que abarcan desde subvenciones de hardware y apoyo de marketing hasta formación con expertos en deep learning.
Equipo
Mammarella Marcos: Ingeniero Electrónico con orientación en desarrollo de sistemas embebidos. Encargado del control del sistema de pulverización.Marcos Pividori: Estudiante de Licenciatura en Ciencias de la Computación, especialista en Inteligencia Artificial y Robótica.Baruffaldi Juan Manuel: Licenciado en Ciencias de la Computación especializado en Inteligencia Artificial y Computer Vision. Encargado del desarrollo de software de reconocimiento.Regali Iván Martín: Ingeniero Electrónico. Encargado del diseño y desarrollo del hardware. Especialista en IOT.Luciano Perezzini: Estudiante de Licenciatura en Ciencias de la Computación. Encargado de técnicas de Recuperación de Información, y diseño de productos digitales.Tomás Álvarez: Ingeniero Mecánico especializado en máquinas agrícolas
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