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Meu nome é Sami Yacoubi e sou francês. Sou formado em Ciência da Computação e Engenharia e sempre achei a inovação extremamente fascinante. Trabalhei por dois anos e meio na SNCF, a empresa ferroviária nacional francesa, liderando seu acelerador de startups e trabalhando no gerenciamento de inovações para resolver uma ampla gama de problemas, um dos quais era o gerenciamento de vegetação. Na verdade, aprendi muito sobre agricultura lá.
Enquanto trabalhava na SNCF, fiz um mestrado em empreendedorismo na HCE em Paris. Eu era apaixonado por espaço e, no verão de 2019, conheci Jyotsna em um evento da Agência Espacial Europeia. Ele me contou o que tinha em mente e decidimos trabalhar juntos e lançar a SpaceSense. Em seguida, fomos aceitos em uma incubadora na Polytechnique, uma excelente escola de engenharia na França, e conseguimos financiamento para realmente iniciar a empresa.
Tínhamos certeza de que a inteligência artificial geoespacial poderia ser extremamente útil para muitas pessoas, não apenas na agricultura, mas em todos os setores. No entanto, devido à sua complexidade, apenas algumas empresas poderiam acessar e usar os dados, portanto, com a SpaceSense, queríamos criar um software que tornasse isso mais fácil. xFarm Começamos a desenvolver produtos para a agricultura, e foi assim que conhecemos a Technologies, um de nossos primeiros clientes. Depois, conseguimos levantar 1,5 milhão de euros de alguns VCs e business angels, o que nos permitiu contratar a equipe que temos hoje e desenvolver nossos produtos.
Vamos começar com a parte geoespacial: essa é a ciência de coletar dados de informações georreferenciadas, ou seja, informações que podem ser localizadas em algum lugar em um mapa. Portanto, significa extrair dados de imagens de satélite e informações georreferenciadas, e isso já existe há muito tempo. A parte da IA é um pouco mais recente; antes, cada imagem tinha de ser monitorada manualmente por alguém que tentava identificar determinados elementos ou executar um script e assim por diante, mas isso consumia muito tempo. Com a inteligência artificial, é possível fazer isso de forma escalonável, porque a IA possibilita automatizar e replicar a observação que, de outra forma, teria de ser feita manualmente.
O mercado de imagens de satélite para a agricultura é bastante difícil no momento: para que as imagens de satélite e a IA sejam realmente eficazes, você precisa de muitos dados para treinar os modelos. Isso se aplica à IA em qualquer setor, mas é especialmente verdadeiro na agricultura porque há muitas diferenças em termos de clima, culturas e solos. xFarm app Agora, a Technologies tem centenas de milhares de agricultores inserindo informações na , portanto, temos acesso a muitos dados que quase nenhuma outra empresa no mundo (ou talvez nenhuma outra empresa no mundo) tem. É uma grande oportunidade e acredito que conseguiremos criar modelos mais precisos do que nossos concorrentes. É claro que há muitos desafios. Como eu disse, há muitas diferenças em termos de clima, solos e culturas, portanto, não haverá uma solução única para todos os países ou regiões do mundo; temos que encontrar uma maneira de adaptar facilmente nossas soluções aos diferentes contextos em que as pessoas precisam delas.
Sim, o MRV, que significa Monitoramento, Relatório e Verificação, é muito importante. A ideia é que, graças às imagens de satélite, as partes interessadas possam monitorar o que está acontecendo em um determinado local e garantir que algo que foi declarado esteja realmente sendo feito. Portanto, o MRV é uma ótima ferramenta para introduzir muitas práticas ambientais que não eram possíveis antes, especialmente no mercado de carbono. Para que essa tecnologia realmente funcione, é preciso haver uma boa maneira de garantir a responsabilidade, para assegurar que o que foi declarado seja realmente feito. Bem, com os satélites, podemos fazer essa verificação em uma escala muito grande, em uma escala global, a um custo muito baixo. xFarm E com as tecnologias, temos tantos dados que estou confiante de que em três ou quatro anos teremos um excelente sistema de MRV.
Ao monitorar o que está acontecendo no campo em um nível mais próximo, os agronegócios podem entender exatamente quais práticas estão sendo implementadas e associá-las a uma estimativa do carbono que está sendo armazenado ou liberado na atmosfera. Isso permite um nível de controle e detalhamento que antes era impossível ter. Há também satélites que monitoram os gases de efeito estufa usando sensores atmosféricos que detectam a presença de determinados gases.
O melhor das imagens de satélite é que há dados que remontam, pelo menos, à década de 1990. Isso significa que temos informações históricas e imparciais, de modo que podemos verificar cada campo da cadeia de suprimentos e ver como ele é agora e como foi nos últimos anos, obviamente graças aos algoritmos que processam esses dados. Assim, por exemplo, podemos mostrar se determinados produtos são provenientes de um campo que sofreu desmatamento nos últimos três ou cinco anos. Obviamente, essa é uma ótima maneira de as empresas agroalimentares verificarem sua cadeia de suprimentos atual, mas também de testarem possíveis novos fornecedores e se certificarem de que eles estão de acordo com os padrões que procuram.
xFarm Eu diria que o que começamos quando fizemos a parceria com a Technologies foi fornecer aos agricultores informações confiáveis para que eles possam saber o que está acontecendo em seus campos e monitorar a saúde de suas plantações, facilitando um pouco suas vidas. Acho que atualmente estamos analisando cerca de 50 milhões de hectares todos os meses para cerca de meio milhão de agricultores na Europa: quando viajo de trem e vejo os campos cultivados ao meu redor, é ótimo saber que talvez estejamos fazendo uma pequena contribuição para alguns desses campos.
Espero que sejamos o principal sistema de gerenciamento de fazendas, a ferramenta digital número 1 do mundo para a agricultura. Eu realmente acredito que o que fazemos é bom, inclusive para o meio ambiente, e deve ser continuado.app xFarm Temos as ferramentas certas, a mentalidade certa, a equipe certa para fazer isso e espero que, em alguns anos, a maioria dos agricultores do mundo esteja usando o sistema para facilitar seu trabalho e melhorar suas vidas.
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