Empresa lança desafio de IA generativa para a agricultura

Durante o manejo de diversas culturas agrícolas, enfrenta-se um desafio significativo relacionado a diferentes problemas que afetam a produtividade e sustentabilidade das plantações. Atualmente, as soluções para esses desafios muitas vezes dependem de métodos convencionais, como a aplicação generalizada de insumos agrícolas, que podem ser ineficientes e demandar intervenções adicionais em diferentes estágios do ciclo de cultivo.

Para se ter uma ideia, o Brasil precisará produzir +76% de grãos e +41% de sementes oleaginosas em 2031 do que em 2021 para atender à demanda de milho e soja mundial. Os dados são do Economic Research Service U.S. Department Of Agriculture.

Em meio a este cenário, o uso da inteligência artificial (IA) surge como uma solução adaptável para enfrentar os mais variados desafios presentes na produção agrícola nacional ao oferecer a implementação de algoritmos avançados de aprendizado, possibilitando uma abordagem mais precisa e eficiente e, assim aumentando a produtividade e sustentabilidade em todo o processo operacional. É o que mostra uma publicação da Forbes Brasil, onde a IA vai movimentar R$ 23,6 bilhões em 2028 na agricultura, permitindo que o setor aumente sua eficiência.

“Com o objetivo de impactar positivamente todas as fases cruciais do ciclo de diferentes culturas, a solução proposta deve buscar a otimização de práticas como irrigação, adubação, controle de doenças, entre outros, promovendo os melhores resultados para toda a cadeia. Isso não só impulsionará o manejo sustentável nas diversas culturas, mas também contribuiria para a redução do impacto ambiental associado a práticas agrícolas convencionais”, afirma Rafael Parras, especialista em Agronegócio da Niterra do Brasil.

A implementação de algoritmos avançados de aprendizado possibilitará uma abordagem mais precisa e eficiente, aumentando a produtividade e sustentabilidade em todo o processo operacional.

Esta chamada aberta visa identificar startups, grupos de pesquisa ou pesquisadores especializados na área agrícola, com foco em soluções baseadas em inteligência artificial para enfrentar os desafios de manejo em diferentes culturas. Dentre os benefícios gerados ao participar deste desafio, está a possibilidade de financiamento da prova de conceito, co-criar uma tecnologia/solução para um desafio compartilhado por todas as empresas no setor do agronegócio e se conectar com os centros de inovação global do Grupo Niterra.

As startups interessadas em participar são convidadas a enviar suas propostas até o dia 15 de maio de 2024. O anúncio das selecionadas será divulgado no dia 28 de maio de 2024, através da página do Desafio Niterra, das Redes Sociais do MOVA e da PwC.

Para saber mais 

A Niterra do Brasil é uma multinacional japonesa do ramo automotivo, reconhecida globalmente pelas suas marcas NGK e NTK, que atualmente busca a expansão de seus negócios em novos segmentos, tendo no Brasil um foco estratégico no agronegócio.

O desenvolvimento de novas oportunidades de negócios, são conduzidas pela divisão MOVA que atua como veículo de investimento e aceleração da Niterra, promovendo a busca de novos negócios que impactem positivamente o futuro da sociedade.

Negócios que promovam a sustentabilidade e estão diretamente relacionados com os objetivos do desenvolvimento sustentável da ONU, com atuação em setores que são a base para que se viva em um planeta mais brilhante e com melhor qualidade de vida. O Grupo Niterra já possui investimentos em todo o globo, o que consiste em uma grande oportunidade para as startups que queiram trabalhar conosco.

“A inovação tecnológica pode desempenhar um papel fundamental na melhoria da eficiência produtiva, diminuindo custos para o produtor rural e contribuindo para a sustentabilidade do agronegócio brasileiro”, afirma Thiago Rodrigues, Gerente Geral de Novos Negócios e Inovação.

Para obter mais informações sobre o regulamento basta acessar o formulário de inscrição no site: https://www.pwc.com.br/agtech-innovation/desafio-niterra-mova

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