Aprimoramento do algoritmo e ferramenta digital para estimativa de safra em lavouras de café arábica e sua implementação em uma plataforma digital

• Processo: 23/09595-9
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas - PIPE
• Data de Início da vigência: 01 de fevereiro de 2024
• Data de Término da vigência: 31 de janeiro de 2026
• Área do conhecimento: Ciências Agrárias - Agronomia - Fitotecnia
• Pesquisador responsável: Guilherme Jorge Gomes de Sousa
• Beneficiário: Guilherme Jorge Gomes de Sousa
• Empresa: Agrobee Soluções em Polinização e Sustentabilidade Ltda
• CNAE: Pesquisa e desenvolvimento experimental em ciências físicas e naturais
• Município: Ribeirão Preto
• Pesquisadores principais: Diego Moure Oliveira ; Joyce Mayra Volpini Almeida Dias
• Pesquisadores associados: Andresa Aparecida Berretta e Silva ; Carlos Pamplona Rehder ; Jorge Luis Silva Kavicki
• Vinculado ao auxílio: 22/05594-5 - Plataforma digital para previsão de safra e análise da maturação dos frutos em lavouras de café arábica, AP.PIPE
• Bolsa(s) vinculada(s): 25/10501-4 - Desenvolvimento de uma ferramenta digital para estimativa de safra em lavouras de café arábica, BP.TT; 24/09227-2 - Análise de dados ambientais para correlacionar com a estimativa de safra em cafezais, BP.TT; 24/04682-3 - Análise de dados para estimativa de safra automatizada em cafezais, BP.TT
• Assunto(s): Agricultura Cafeicultura Lavoura Safra Café Coffea arabica Técnicas de estimativa Plataforma (computação)
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Agricultura 4 | 0 | Cafeicultura

Resumo

Para o cafeicultor conseguir praticar bons negócios com a venda de seu café, algumas etapas pré-colheita são chave, entre elas, ter uma boa estimativa de produção nas lavouras durante a safra, antes de iniciar a colheita. Esta etapa é crucial para o cafeicultor conseguir otimizar e planejar os manejos das áreas produtoras e finanças das fazendas. Na safra passada foram produzidas mais de 30 milhões de sacas de café arábica no país em mais de 1,4 milhões de hectares; dessa forma, a busca por novas tecnologias que visem melhorar o setor produtivo cafeeiro é especialmente interessante. Nesse sentido, foi proposto o estudo de viabilidade de uma ferramenta digital, com análise de imagens através de inteligência artificial para predição de estimativa de safra. Os resultados promissores apresentados na Fase 1 deste projeto (PIPE-FAPESP n 2020/05864-7, concluída em setembro/2021) na identificação de grãos e nível de maturação, que podem ser encontrados no relatório da fase 1 anexo a essa proposta, justificaram a continuidade do projeto para Fase 2. Durante a Fase 2, que iniciou em outubro/2022, foi proposto que esse modelo e ferramenta sejam incorporados em uma plataforma digital acessível e intuitiva, e testada de maneira estratégica com objetivo comercial. Após cerca de 6 meses do início da execução da Fase 2, a AgroBee teve um aporte de investidor privado no valor de R$ 1 milhão, para auxiliar no desenvolvimento de sua tecnologia e ampliar sua capacidade comercial e expressão no mercado. Assim, em conformidade com a norma FAPESP, é proposto a execução deste projeto em Fase Invest, para alavancar o desenvolvimento dessa ferramenta digital, principalmente no refino do algoritmo através de um maior número amostral - espacial e temporal - e também pela automatização de inputs, oferecendo maior segurança e praticidade na execução da ferramenta de estimativa de safra. Dez fazendas presentes nas principais regiões produtoras de café arábica serão acompanhadas durante os anos de projeto em três distintos momentos do ciclo produtivo dos cafeeiros, (i) início da frutificação, (ii) frutificação avançada, e (iii) maturação média. Os dados coletados permitirão refinar a ferramenta de inteligência artificial e integrar em uma plataforma a ser desenvolvida para validação e posteriormente comercialização. (AU)