Nem sempre a inovação idealizada pelo empreendedor é a que o mercado precisa. Ouvir o mercado para detectar suas necessidades ajuda a definir o foco do empreendimento e norteia a busca por soluções inovadoras. Foi assim com a MVisia, que concluiu o período de incubação no Centro de Inovação, Empreendedorismo e Tecnologia (Cietec), em São Paulo, em meados de 2016.

Quando foi criada, em 2012, a ideia inicial de seus sócios-fundadores era oferecer automação sem fio para controle de ambiente em estufas agrícolas. Depois de algumas visitas em campo, eles perceberam que essa demanda não existia, mas que havia oportunidade de negócios para tecnologias que permitissem a classificação visual automatizada de mudas de plantas ornamentais.

A solução implementada para um produtor de violetas, em Holambra, São Paulo, principal centro floricultor do país, já foi adaptada para produtores de tomates miúdos e, em breve, poderá ser utilizada também por produtores de eucalipto e de cana-de-açúcar. A mesma tecnologia pode atender mercados com perfil e potencial diferentes.

O primeiro projeto da MVisia, que contou com apoio do Programa FAPESP Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas (PIPE), foi o desenvolvimento de uma seletora automática de mudas. A partir do contato com o floricultor, os três engenheiros da Escola Politécnica da Universidade de São Paulo (Poli-USP) Luiz Otávio Lamardo Alves Silva, Marcelo Li Koga e Laio Burim, sócios-fundadores da MVisia, criaram um sistema computacional capaz de analisar imagens de mudas de plantas e classificá-las de acordo com o seu nível de qualidade.

Como é regra no setor, a seleção de mudas ornamentais nessa empresa era feita manualmente por funcionárias. Mas depois de uma ou duas horas de trabalho a acuidade da seleção diminuía muito, por ser uma atividade extremamente repetitiva, dando margem a numerosos erros de classificação. Como as plantas devem passar por diversas estufas e ser submetidas a diferentes procedimentos ao longo de seu ciclo de crescimento, as mudas malclassificadas não recebiam o tratamento adequado, resultando daí a perda de qualidade do produto final.

“A partir das fotos das mudas, o sistema identifica um conjunto de parâmetros que possibilita classificá-las com até 80% de acerto”, disse Silva. Esse percentual de acerto é bastante superior ao da seleção um tanto intuitiva feita por seres humanos. “O produtor ficou satisfeito com o resultado, já que teve um ganho de produtividade de 35%”, disse Silva.

Escrito por MVISIA

A MVisia desenvolve máquinas e sistemas baseados em visão computacional e inteligência artificial para qualificação de produtos agrícolas.