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Sistema de visão de pomar transforma equipamentos agrícolas em coletores de dados alimentados por IA


A robótica agrícola não é um fenômeno novo. Vimos sistemas que colhem maçãs e frutas vermelhas, matam ervas daninhas, plantam árvores, transportam produtos e muito mais. Mas embora essas funções sejam entendidas como os principais recursos dos sistemas automatizados, o mesmo se aplica aqui e em toda a tecnologia: o que importa são os dados. Uma grande parte da proposta de valor de qualquer um desses produtos é a quantidade de informações acionáveis ​​que seus sensores integrados coletam.

De certa forma, o sistema da Orchard Robotics está eliminando o intermediário. Isso não quer dizer que ainda não haja muito valor potencial em automatizar essas tarefas durante a escassez de mão de obra, mas o sistema da jovem startup está reduzindo a barreira de entrada com um módulo de detecção que se conecta a equipamentos interessantes, como tratores e outros veículos agrícolas.

Embora muitos agricultores estejam satisfeitos por adotar tecnologias que possam potencialmente aumentar o seu rendimento e preencher funções que têm sido difíceis de manter, os sistemas robóticos totalmente automatizados podem ter um custo demasiado proibitivo para justificar a tomada do primeiro passo.

Como o nome sugere, Pomar está começando com foco nas culturas de maçã. As câmeras do sistema podem capturar até 100 imagens por segundo, registrando informações sobre cada árvore por onde passa. Em seguida, o software Orchard OS utiliza IA para construir mapas com os dados coletados. Isso inclui cada botão/fruto localizado em cada árvore, sua distribuição e até mesmo a tonalidade da maçã.

“Nossas câmeras capturam imagens de árvores desde o botão até a floração e a colheita e usam visão computacional avançada e modelos de aprendizado de máquina que desenvolvemos para coletar dados precisos sobre centenas de milhões de frutas”, disse o fundador e CEO Charlie Wu. “Este é um avanço monumental em relação aos métodos tradicionais, que dependem de amostras coletadas manualmente de talvez 100 frutas.”

Mapeados por cortesia do GPS integrado, os agricultores obtêm uma visão mais completa da taxa de sucesso de suas colheitas, até a localização e o tamanho da árvore, em poucos centímetros. A empresa foi fundada na Universidade Cornell em 2022. Apesar da pouca idade, já começou a testar a tecnologia com agricultores. Os testes de campo da última temporada aparentemente foram bem-sucedidos o suficiente para despertar o interesse real dos investidores.

Esta semana, a empresa sediada em Seattle está anunciando uma rodada inicial de US$ 3,2 milhões, liderada pela General Catalyst. Humba Ventures, Soma Capital, Correlation Ventures, VU Venture Partners e Genius Ventures também participaram do aumento, que segue um pré-seed não anunciado anteriormente de US$ 600.000.

O financiamento irá para aumentar o número de funcionários, pesquisa e desenvolvimento e acelerar os esforços de entrada no mercado da Orchard.

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