EOS Data Analytics garante patente de mapas de produtividade agrícola
  • EOSDA Crop Monitoring

EOSDA Garante Patente De Mapas Produtividade Agrícola

A EOS Data Analytics, fornecedora global de análise de imagens de satélite alimentada por IA fundada pelo Dr. Max Polyakov, obteve uma patente nos Estados Unidos para um algoritmo construído na interseção de matemática, análise geoespacial, agronomia e ciência da computação. Os usuários já podem experimentá-lo no EOSDA Crop Monitoring, uma solução baseada na web para agricultura inteligente.

A patente nº 11.663.753 B1 emitida pelo Escritório de Marcas e Patentes dos Estados Unidos em 30 de maio de 2023 garante um método para gerar mapas de produtividade de campo.

Para preservar a produção agrícola sustentável e garantir a segurança alimentar, deve requerer a disponibilidade de ferramentas de agrotecnologia de precisão em diferentes meios. A fragmentação, a falta de arquitetura de dados padrão e a interoperabilidade entre plataformas podem limitar a capacidade dos produtores de progredir em direção a esses objetivos . É por isso que as empresas de tecnologia estão expandindo cada vez mais suas ofertas em infraestruturas de software e hardware que permitem um crescimento menos intensivo em recursos.

Os mapas de produtividade propostos pelo EOS Data Analytics fornecem uma estimativa visualizada das tendências da vegetação em uma determinada área geográfica em um determinado período de tempo. O objetivo desses mapas é avaliar remotamente o nível de produtividade do solo que uma determinada zona de campo possui (com base nos padrões de vegetação). O algoritmo de back-end funciona em um ambiente baseado na web e leva até um minuto para entregar o mapa de produtividade de saída. A infraestrutura do servidor, bem como a arquitetura do software e a lógica matemática do algoritmo, são protegidas pela patente.

Estamos empenhados em atender às crescentes necessidades de empresas agrícolas e produtores individuais. Nosso algoritmo de mapas de produtividade executa cálculos complexos em questão de segundos, independentemente das especificações técnicas do dispositivo endpoint. Basicamente, podemos fornecer análises por satélite para qualquer coisa que se conecte a qualquer tipo de rede, seja um computador antigo com um cabo Ethernet no escritório, um smartphone em trânsito ou máquinas agrícolas de última geração com sua própria semeadura diferenciada.

Para cada solicitação individual, o algoritmo escolhe as imagens de satélite mais relevantes, depois se livra automaticamente do ruído (como nuvens), executa os pixels por meio de algoritmos de indexação de vegetação, agrupa-os de acordo com a classificação de valores e, finalmente, os coloca em um mapa.

Parte da inovação é que patenteamos não apenas o backbone científico, mas também o modelo de arquitetura técnica. Percebemos que a agtech atual funciona em silos. Falta uma infraestrutura viável, enquanto a maioria das soluções de software são enigmáticas e difíceis de colocar em prática, sem falar na incapacidade de medir o ROI. Nosso algoritmo se resume a uma fórmula elegante que funciona em várias interfaces e adota o princípio básico da produtividade em campo. É aplicável a padrões locais de lugar e tempo e estabelece uma base sólida para tantas oportunidades na agricultura.

Nas próximas iterações do EOSDA Crop Monitoring, a tecnologia patenteada será aprimorada com novos recursos que ajudarão os agricultores a tomar decisões baseadas em dados, como a capacidade de adicionar diferentes camadas analíticas umas sobre as outras para uma compreensão ainda mais precisa do características únicas do campo. Além disso, como o algoritmo patenteado é bastante flexível, ele pode ser usado como um backbone para projetos personalizados no caso de adicionar mais conjuntos de dados para aumentar a precisão.

Esses dados estarão disponíveis em um formato de plataforma cruzada, conectando facilmente diferentes meios de software e hardware, o que reduzirá o erro humano e elevará as práticas agrícolas a um nível totalmente novo. Por exemplo, ao baixar o mapa de produtividade, os agricultores poderão realizar uma amostragem precisa do solo e aplicar semeadura de taxa variável e dispersão de fertilizante de potássio-fósforo. Melhorar as práticas de agricultura de precisão dessa maneira pode levar a um aumento e na lucratividade, mitigação de riscos ambientais e aumento da responsabilidade social.

Você gostou deste artigo?
Obrigado pelo seu feedback!

Sobre o promotor:

Rim Elijah Vice-Presidente de Vendas da EOS Data Analytics

Rim Elijah possui um diploma duplo em administração de empresas e ciência política pela Universidade de Estocolmo. Como VP de Vendas na EOSDA, ela supervisiona todos os aspectos do desenvolvimento e implementação do modelo de negócios e o crescimento da cobertura global da empresa. Ela estabeleceu com sucesso uma série de parcerias estratégicas com ênfase em soluções sustentáveis na África e na Ásia.

Artigos recentes

Antracnose: Como Identificar E Controlar A Doença
  • Gerenciamento de culturas

Antracnose: Como Identificar E Controlar A Doença

A antracnose se espalha rapidamente e pode devastar culturas importantes. Aprenda métodos de detecção precoce e opções de tratamento para proteger suas plantações dessa ameaça fúngica.

Plantar Bananas: Como Plantar E Cuidar De Uma Plantação
  • Cultivo de culturas

Plantar Bananas: Como Plantar E Cuidar De Uma Plantação

Muitos agricultores se interessam em cultivar bananas pela popularidade da fruta. Porém, recentemente surgiu a questão urgente de combater doenças que ameaçam toda a indústria.

Agricultura De Carbono: O Que É E Como Implementá-la Hoje
  • Gestão de Carbono

Agricultura De Carbono: O Que É E Como Implementá-la Hoje

Tradicionalmente, a agricultura emitia gases de efeito estufa em vez de sequestrá-los. A agricultura de carbono visa mudar isso, mantendo a economia para os players do agronegócio.