AGRICULTURA E MAR Revista do mundo rural e da economia do mar
A Yield.AI foi a startup vencedora do Agrotech Challenge, com o projecto FuitQuantifier, que permite a contagem de amêndoas utilizando Machine Vision.
A vencedora conquistou um prémio de cinco mil euros, por ter apresentado a ideia mais inovadora, num desafio promovido pelo Município do Fundão, a Embaixada do Brasil, CCILB – Câmara de Comércio e Indústria Luso-Brasileira, CIEBI – Centro de Inovação Empresarial da Beira Baixa e a empresa VeraTech.
O FruitQuantifier é um “projecto em fase de pré-semente cujo objectivo é a criação de um produto capaz de prever a colheita nas diferentes árvores de fruto. Sob o contexto deste desafio, numa primeira fase irá focar-se apenas em amêndoas. A solução, baseada em imagens de drones de alta resolução, utiliza os algoritmos para detecção de objectos, de forma a distinguir diferentes alvos”.
A divulgação do vencedor teve lugar no dia 17 de Junho, sexta-feira, no Octógono, no Fundão, momento em que foram apresentadas as dez soluções a concurso.
As seleccionadas
As startups seleccionadas foram a Astus Technologies, UPinC Makers, Pix Force, Rooting Tech, The Danyagil Company, CINCE Technology, Phy2-Digital, Plass Location e FruitQuantifier.
Em segundo lugar ficou a Cince Technology e na terceira posição The Dayalgil Company, com projectos de contagem de amêndoas em Machine Vision e publicação de actividades agrícolas em blockchain, respectivamente. A segunda melhor ideia teve como prémio um vale para incubação na Incubadora A Praça do Fundão pelo período de um ano.
O AgroTech Challenge teve como intuito promover o desenvolvimento de soluções para a agricultura, com dimensões tecnológicas e criativas, oferecendo soluções integradas e personalizadas customizadas de alta qualidade e sustentabilidade a partir da apresentação de respostas a quatro desafios: desenvolvimento de índices agronómicos baseados em imagens aéreas; previsão de geada utilizando a inteligência artificial; publicação de actividades agrícolas em blockain; e contagem de amêndoas utilizando Machine Vision.
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