Visão computacional e inteligência artificial para automatizar a seleção e a padronização de produtos agrícolas. É o que oferece a empresa MVISIA, fundada em 2012 por estudantes da Escola Politécnica da USP e incubada pelo CIETEC, a incubadora da própria.

A MVISIA incorpora inteligência à agroindústria para gerar ganhos de eficiência, precisão e produtividade, trabalhando com projetos de máquinas de classificação de diversos produtos, e também projetos de sistemas de controle de qualidade, sob demanda.

As soluções para a agroindústria vêem de um sistema que  captura imagens de cada unidade onde alimentos são produzidos e as envia para o software analisar, levando sempre em consideração os parâmetros que são importantes na seleção de cada produto.

A empresa também desenvolve a estrutura mecatrônica capaz de operacionalizar todo o processo pelo qual passam os alimentos, mantendo a produtividade necessária para o cliente. Dessa maneira, vem desde 2012 desenvolvendo soluções para os setores de hortifrúti, flores e mudas florestais.

A ligação da USP, universidade pública brasileira conceituada, à projetos como esse, é muito importante para o setor agrotech nacional. A MVISIA foi amplamente premiada no setor de inovação, como, por exemplo, com o Prêmio Santander de Empreendedorismo e o Prêmio Odebrecht Sustentabilidade, além de ter alguns de seus projetos financiados pela FAPESP.

Segundo Fernando Velloso, CEO e um dos fundadores da MVISIA, “hoje, com o advento da inteligência artificial, conseguimos analisar um volume gigantesco de dados para gerar informações estruturadas extremamente valiosas”. Já vimos como o acesso à informação pode  gerar soluções para o produtor rural, que agora toma decisões de forma ágil e precisa, graças à tecnologia.

Inteligência artificial, big data, blockchain e automatização das mais diversas atividades no campo têm prometido gerar uma grande transformação na agricultura e agronegócio em geral. Aumentando a competitividade do setor, reduzindo custos, reduzindo tempo e transformando os mínimos detalhes em informações úteis.

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