A inteligência dos dados a serviço da terra

Uma solução nunca vista para classificar a textura de solos agrícolas utilizando inteligência artificial e análise de imagens digitais. Nosso objetivo é oferecer uma alternativa mais rápida e eficiente aos métodos laboratoriais tradicionais, contribuindo para o manejo otimizado do solo e a agricultura de precisão

Análise Rápida e Precisa

Obtenha resultados da classificação textural do solo em uma fração do tempo. Nossa IA processa imagens digitais para fornecer análises detalhadas com alta precisão e consistência

Modelos Treinados

Utilizamos algoritmos de aprendizado de máquina treinados com amostras de solo. A tecnologia interpreta nuances nas imagens que são imperceptíveis ao olho humano, garantindo uma classificação robusta

Aplicações Práticas

Simplifique a tomada de decisão no campo com nossos dados, otimizando a aplicação e o manejo de insumos, além de servir como uma ferramenta de análise para o seguro rural, elevando a eficiência produtividade

Sobre Nós

O SmartSee nasceu da união entre a Inteligência Artificial e a Engenharia Agronômica, com um objetivo claro: modernizar a análise de solos no Brasil

Somos movidos pelo desafio de transformar um processo tradicionalmente lento e complexo em uma análise rápida, acessível e precisa. Acreditamos que, ao fornecer dados melhores e mais ágeis sobre a textura do solo, podemos capacitar agricultores e profissionais do agronegócio a otimizar o manejo, aumentar a produtividade e promover práticas mais sustentáveis.

Nossa equipe combina estudantes de Inteligência Artificial e Engenharia Agrônomica, dedicados a desenvolver tecnologia que resolve problemas reais do campo.

Nossos Diferenciais

Nosso algoritmo reduz processos de dias para análises instantâneas, utilizamos imagens digitai para acessibilidade de baixo custo, simplifica o manejo agrícola, otimiza recursos, promove sustentabilidade e produtividade, e garante transparência com classificações confiáveis baseadas em atributos visuais agronomicamente relevantes.

Nossos Pilares e Visão

Nosso projeto une Inteligência Artificial e Engenharia agronômica para criar uma solução inovadora na classificação textural de solos agrícolas a partir de imagens digitais. Focamos em três pilares essenciais para entregar uma ferramenta rápida, acessível e cientificamente validada.

Inovação e Precisão

Nosso trabalho se baseia no uso de tecnologia de ponta para revolucionar a análise de solos. Aplicamos aprendizado de máquina e visão computacional para transformar uma simples imagem digital em uma classificação textural precisa e ágil.

Democratização da Tecnologia no Campo

Acreditamos que o conhecimento sobre o solo deve ser acessível a todos. Por isso, nossa solução foi concebida para ser de fácil utilização, com o potencial de funcionar em dispositivos amplamente disponíveis, como um smartphone ou microscópio para aplicações em laboratórios.

Eficiência e Conhecimento para o Futuro

Além de uma ferramenta, nosso projeto é uma plataforma para o futuro da agronomia. O aumento da eficiência e agilidade na análise do solo impacta diretamente a sustentabilidade e a produtividade agrícola.




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Nossa Solução Inovadora

Do Laboratório para a Palma da Mão:
O Futuro da Análise Textural

Nossa proposta é utilizar o poder da Inteligência Artificial para revolucionar a classificação textural do solo. Por meio de algoritmos avançados aplicados a imagens digitais, criamos uma alternativa mais ágil e abrangente que os métodos convencionais.

O objetivo é que, a partir de uma simples imagem da amostra de solo, nosso modelo possa identificar com precisão a classe textural, classificando-a em arenosa, siltosa, média, argilosa ou muito argilosa.

Essa abordagem visa democratizar a informação no campo, conferindo autonomia e poder de decisão a produtores de todos os portes.

Nosso Parceiros

Nesta seção, apresentamos os parceiros que contribuem e apoiam nossos projetos e iniciativas.

Nosso Time

Apresentamos a equipe responsável por esta solução. O grupo é composto por profissionais com especialização nas áreas de Inteligência Artificial e Engenharia Agronômica. O objetivo do trabalho é aplicar técnicas de modelagem de dados para aprimorar a precisão e a eficiência da análise de solos no Brasil.

Lucas Gonçalves

aluno – desenvolvedor

Fernanda Miyuki

aluna – desenvolvedora

João Alegre

aluno – desenvolvedor

Gabriel Carneiro

aluno – Pesquisador

Fale Conosco!

Tem interesse em nossa proposta, gostaria de propor uma parceria ou simplesmente saber mais sobre o projeto? Estamos prontos para conversar!