Startup brasileira está utilizando o Machine Learning para acabar com a fome no mundo

São Paulo, SP 27/8/2020 – “Quando colocamos em órbita uma constelação de satélites capaz de tirar fotos e processar dados diariamente, temos tudo o que o machine learning precisa”

Inteligência Artificial, Internet das Coisas e Transformação Digital. Nunca se falou tanto em inovações tecnológicas como nos dias de hoje. A importância de se adaptar e acompanhar as mudanças que o mundo exige vem crescendo a cada dia, principalmente no mundo dos negócios.

Inteligência Artificial, Internet das Coisas e Transformação Digital. Nunca se falou tanto em inovações tecnológicas como nos dias de hoje. A importância de se adaptar e acompanhar as mudanças que o mundo exige vem crescendo a cada dia,  principalmente no mundo dos negócios. 

Entre os milhares de possibilidades que a Inteligência Artificial (IA) fornece ao mundo está o Machine Learning, termo que remete a uma tecnologia em que os computadores são capazes de aprender e responder, com base em uma análise de diferentes tipos de dados. 

A Inteligência Artificial permite encontrar informações dentro destes dados analisados, afinal, se não forem bem utilizados, os dados por si só não têm utilidade alguma. Por isso, o Machine Learning está presente de várias formas no dia a dia das pessoas, como, por exemplo, na utilização de alguns aplicativos e nos inúmeros sites de compras online. 

Uma análise realizada pela McKinsey no ano de 2018 com mais de 400 casos de uso, mostrou que a Inteligência Artificial é superior a técnicas tradicionais de analytics em 69% dos casos de uso potencial. Além disso, a mesma análise comprovou que as aplicações de IA podem ser vistas em todos os setores da economia e em diversas funções de negócios: desde o marketing até as operações da cadeia de suprimentos. 

Se estas tecnologias disruptivas atingem absolutamente todos os mercados, com os setores espacial e agrícola não poderia ser diferente. 

Em entrevista para a Forbes Insider, Cleber Oliveira Soares, diretor de inovação do Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento (MAPA), falou sobre a digitalização do agronegócio. Para ele, a tendência é que, no mundo pós-pandemia, o setor de agronegócios sofra transformações profundas, acelerando a digitalização de toda a cadeia. “Essa transformação digital envolve a aceleração da adoção de uma série de tecnologias de ponta. A gestão eficiente de dados, por meio de Big Data, por exemplo, é capaz de melhorar a informação sobre insumos, condições climáticas e maquinário a ponto de baixar custos e aumentar a produtividade”, afirmou Cleber. 

Tecnologia aplicada na solução de problemas globais

Em 2100, a previsão é que a Terra tenha uma população total de 10,8 bilhões de pessoas. Esse crescimento é inversamente proporcional à quantidade de recursos que teremos para sustentar esta situação. 

A Hypercubes nasceu dentro da Singularity University, no Vale do Silício, e desenvolve uma tecnologia que permite que nanossatélites fotografem a superfície da Terra, para analisar a saúde do solo, com o objetivo de acabar com a escassez de recursos para as próximas gerações. 

Segundo dados do Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento, nas últimas décadas, a cadeia produtiva do setor agrícola tem produzido bens e serviços que somam R$1 trilhão por ano, incluindo insumos, produção agrícola, agroindústria e serviços relacionados a esta atividade. Sem dúvidas, a tecnologia pode aumentar e potencializar ainda mais os investimentos no setor. 

Especificamente focada no agronegócio, a Hypercubes coloca o produtor no coração dessa ciência. Porém, logo no início da sua trajetória, os fundadores da startup perceberam um grande desafio que precisariam enfrentar: a tecnologia. A inteligência artificial e o hardware onde ela trafega se tornou democrático, e as tecnologias passaram a ser testadas de forma muito fácil. A grande dificuldade está em testar estas inovações no espaço. 

A empresa foi criada no início de 2015, mas somente no ano de 2017 a primeira versão da tecnologia que eles necessitavam para realizar o processamento de dados dentro do próprio satélite, quase que em tempo real, passou a ser comercializada. “Com a democratização da tecnologia, encontramos a outra metade necessária para tornar possível o processamento remoto. Sem isso, levaríamos semanas para descer dados de cada satélite, calculamos que cada satélite gera 100 terabytes de dados a cada 90 minutos” contou Fábio Teixeira, fundador da Hypercubes. 

Machine Learning na garantia de recursos às próximas gerações

Um dos principais diferenciais competitivos da Hypercubes está concentrado no Machine Learning, visto que a empresa produz modelos customizados para identificação de parâmetros que detectam problemas como, por exemplo, doenças, anomalias e estresses no solo das lavouras. 

Os algoritmos do Machine Learning influenciam, e muito, nas imagens dos satélites. Afinal, eles permitem um monitoramento ativo que constrói informações inteligentes, cunhadas a partir dos dados corretos, entregues no momento correto, para as pessoas certas e por um preço adequado. 

Como o próprio nome diz, o processo utilizado pela Hypercubes funciona totalmente baseado no aprendizado das máquinas. Dentro de suas propriedades, os agricultores conseguem ensinar para os computadores todas as anomalias que podem atingir o solo da sua lavoura. Em seguida, as informações aprendidas voltam ao espaço, onde os satélites começam a fotografar a superfície da Terra e buscar por aquilo que lhes foi ensinado pelo produtor. 

“Uma coisa é você tirar uma foto pra observar um problema, mas quando você processa esses dados no próprio satélite, você pode programar a constelação para que toda vez que ela sobrevoe, busque por aquele problema que já conhecemos. Saímos de um monitoramento passivo e vamos para um monitoramento ativo”, explica Fábio Teixeira. 

Todo este processo de hardware, software e tecnologia embarcada faz com que problemas sejam detectados com antecedência, em estágio inicial. Assim, as plantações passam a oferecer melhores recursos, de forma mais sustentável e em maior quantidade, deixando a Hypercubes ainda mais próxima do seu principal objetivo: acabar com a fome no mundo. 

“Quando colocamos em órbita uma constelação de satélites capaz de tirar fotos e processar dados diariamente, temos tudo o que o machine learning precisa – é um prato cheio para a inteligência artificial”, conclui o fundador da startup.

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