Inteligência Artificial para o Agronegócio
Revolucionando a agricultura brasileira com visão computacional e análise preditiva de safras.
O agronegócio brasileiro enfrenta perdas de até 30% da produção por pragas, doenças e manejo inadequado. Fazendas com milhares de hectares não conseguem monitoramento eficiente em tempo real, e decisões são tomadas com base em intuição ao invés de dados.
Desenvolvemos o AgroCortex, uma plataforma de inteligência artificial que integra imagens de satélite e sensores IoT para criar um mapa digital vivo de cada propriedade. Nossos modelos de deep learning detectam pragas, deficiências nutricionais e estresse hídrico até 15 dias antes de serem visíveis a olho nu.
Monitoramento NDVI em tempo real com atualização a cada 3 dias via constelação de satélites.
Modelos de machine learning que preveem produtividade com 95% de acurácia até 60 dias antes da colheita.
Sistema de alerta precoce baseado em visão computacional que identifica 47 tipos de pragas e doenças.
Painel central com visualização 3D da propriedade, métricas em tempo real e recomendações de IA.
Integração com ERPs agrícolas, estações meteorológicas e sistemas de irrigação automatizada.
Sistema de machine learning que analisa telemetria em tempo real, condições climáticas, histórico de corridas e degradação de pneus para prever resultados de GPs com 87% de acurácia. Usado por equipes para definir estratégias de pit stop e gerenciamento de combustível.
Pipeline de visão computacional para controle de qualidade industrial. Detecta defeitos em linhas de produção com velocidade de 120 peças/minuto e taxa de falso positivo inferior a 0.3%.
Assistente virtual corporativo construído com RAG (Retrieval Augmented Generation) que indexa documentos internos da empresa e responde perguntas com contexto preciso, reduzindo tickets de suporte em 60%.