Existe uma emergente preocupação com a forma como produzimos alimentos, tanto pelo impacto que esta produção tem no meio ambiente, como pela qualidade dos alimentos que chega ao consumidor. A proposta da UrbanFarmers passa por democratizar e descentralizar a agricultura através de um sistema modular de agricultura inteligente.
Isto é garantido por uma componente de sensorização e controlo apoiada em Inteligência Artificial, acessível através de uma interface gráfica intuitiva em mobile ou desktop. A GrowIn alia a qualidade à eficiência ao trazer a agricultura para mais próximo de ti. Quer tenhas uma paixão pelo ambiente e uma visão para um futuro mais sustentável, ou quer queiras aproximar uma comunidade através da comida, a GrowIn cresce contigo.
Como dito anteriormente, a crescente preocupação com o bem estar, a qualidade do meio ambiente e os impactos ecológicos nefastos da agricultura moderna, conjuntamente com as necessidades alimentares mundiais exercem uma pressão excessiva sobre o cultivo, que continuará a crescer no futuro.
Assim sendo, é necessário procurar alternativas sustentáveis, que permitam responder à procura, com a qualidade exigida, e sem comprometer as gerações futuras. O agricultura urbana permite reaproveitar espaços desqualificados e diminuir o impacto do transporte alimentar. No entanto, atualmente, a ausência de infraestruturas, aliadas ao elevado investimento inicial, tornam impossível ao consumidor citadino juntar-se a este movimento.
O GrowIn permite que cada um se torne parte da solução, criando as condições necessárias para um ecossistema de produção comunitária sustentável. Tendo isto em vista, o TecStorm, com o apoio e experiência dos mentores, permitirá validar o conceito e traçar um plano de desenvolvimento tecnológico que permita a criação de um protótipo.
A unidade essencial do sistema é a rack, uma estrutura simples que mede e regula automaticamente as várias condições necessárias para o crescimento hortícola (a luminosidade, temperatura, humidade do meio). A rack tem tamanho ajustável, para encaixar facilmente em qualquer tipo de plantação, e pode ser acoplada verticalmente ou lateralmente com outras racks, tornado-a adaptável a plantações isoladas, estufas ou agricultura vertical.
É possivel integrar módulos mais avançados nesta unidade básica, entre eles o controlo da concentração de nutrientes, o controlo de pragas e doenças nas plantas, verificações de tamanho, peso e cor, tudo isto levando a um processo cada vez mais automatizado e eficiente. A gestão é feita através de uma web app, que permite uso plug&play ou um uso programável pelo utilizador para maior adaptabilidade a diferentes culturas.
A rack inclui:
Estrutura de suporte e circuito de irrigação (reservatórios, tubgens, etc.);
Sensorização com recurso câmara, sensor de luminosidade, sensor de humidade e temperatura do ambiente, sensor de humidade do solo e sensor de nível da água;
Controlo através de um microcontrolador e atuadores como LEDs e eletroválvulas;
Inteligência Artificial que implementa um modelo preditivo para identificação de doenças;
Software interativo através de uma web app com dashboard para visualização e controlo
Pitch
O pitch assenta num slideshow, onde apresentamos o nossa visão, o nosso produto e o nosso modelo de negócio. Incluímos também um vídeo de demonstração do protótipo. Ambos podem ser encontrados no links.
Vídeo: https://drive.google.com/file/d/1_SIxvnpdrxfnQYe_IzvMj2C4fxA4w8hn/view?usp=sharing
Apresentação: https://docs.google.com/presentation/d/1h5zdvBZ45mZAuy-MRNuSLYBU86_mTd--FDym8ouESU8/edit?usp=sharing
Protótipo da aplicação
A aplicação, baseada no framework da bubble.io no AWS, foi desenvolvida durante o fim-de-semana e inclui os seguintes menus:
Em relação à aplicação, foi ainda criado um sistema de inteligência artifical que juntamente com a câmara presente no módulo permitirá monitorizar a saúde e necessidades da planta. Como prova de conceito, treinamos uma CNN numa base de dados publicamente disponível com cerca de 2000 exemplos de folhas doentes e saudáveis. Embora as fotos disponíveis nesta base de dados não sejam um match perfeito para as obtidas em tempo real no protótipo, permite uma demonstração do potencial e possibilidade desta funcionalidade. O modelo foi treinado com data augmentation para prevenir overfitting aos dados e uma melhor generalização. Nas imagens acima podemos ver os resultados obtidos, de loss e precision.
Protótipo da rack
Foi construído um protótipo de uma rack autónoma. Este protótipo inclui a parte estrutural da rack assim como a eletrónica responsável pelo controlo e monitorização do sistema.
A parte estrutural é feita com acrílico, alumínio e platex. A maior parte do volume criado é dedicado à planta, sendo reservado um pequeno espaço para a inclusão do componentes eletrónicos mais volumosos. Este espaço encontra-se na parte inferior do rack, permitindo esconder estes componentes mantendo a sua integridade estética.
Relativamente à eletrónica, o controlo de baixo nivel que inclui a medição dos sensores e o controlo dos atuadores é realizado através de um Arduino Mega. Este comunica com um ESP32 por comunicação em série o que permite a transmissão de dados com a base de dados da aplicação através de Wi-Fi. Esta base dados é o ponto de comunicação entre o sistema de baixo nivel e o modelo de AI, permitindo um controlo com um reduzido atraso. Neste protótipo, conseguimos a integração de um sistema de controlo de iluminação, através de tiras de LED e de um sensor de luminosidade. Foram então implementados sistemas de monitorização das variáveis ambientais como a temperatura, humidade do ar e luminosidade. Foi também idealizado um sistema de irrigação que, devido a problemas encontrados com as válvulas de água, não foi implementado. No entanto, a monitorização da humidade do solo está a ser monotorizada. Por fim, foi implementada a possibilidade de tirar fotos usando o ESP32, mas o seu upload não foi finalizada por falta de tempo.
Para validação da modularidade da nossa solução, foi construída uma segunda rack apenas com os elementos estruturais. Esta solução permite o empilhamento de racks como se pode ver na figura, assim como no vídeo apresentado no pitch. O render mostra uma potencial solução, com módulos de diferentes tamanhos, que permite idealizar o que será este produto no futuro.
Business Model Canvas
Para efeitos de planeamento do negócio e monetização do nosso projeto, foi feito um Business Model Canvas que descreve estes aspetos. De salientar, é a nossa value proposition que indicia o nosso foco na modularidade e escalabilidade do nosso produto, na potencialização e otimização do módulo através de inteligência artificial, e na garantia de acessibilidade que torna o nosso produto atrativo para diferentes segmentos de mercado. A monetização do produto assenta numa combinação de venda das racks e subscrição da aplicação, que varia consoante o segmento de clientes e o tipo de solução.
Podes ver o BMC de forma mais detalhada neste link: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1YdnJlMIIlgFkCMQD_ZsPl0qjDffRpuCPzAVJ6s4PDFw/edit?usp=sharing
Plano de financiamento e operação
O plano de negócio que inclui a venda de racks nos nossos diferentes segmentos (individuais, pequenos e médios produtores e empresas/entidades como autarquias) pode ser visto em:
https://drive.google.com/file/d/1hwNDagyeLbyAohprjmDvRpDGkEhBUiuU/view?usp=sharing
De notar que estas revenue streams não acontecem ao mesmo tempo sendo implementadas de forma gradual ao longo do tempo.