Cropt

    Cropt

    Opšte informacije

    • Naziv projekta
      Space Garden platforma za digitalni monitoring poljoprivrede
    • Oblast poslovanja
      Informacione tehnologije
    • Sedište
      Novi Sad
    Pregled finalista

    Projektna ideja

    Usled poremećaja u lancima snabdevanja i povećanja cene energenata prouzrokovanim pandemijom i ratom u Ukrajini, troškovi poljoprivredne proizvodnje i distribucije su viši nego ikada, a primera radi, cena pojedinih azotnih đubriva i pesticida se gotovo utrostručila. U ovakvim uslovima svi učesnici u lancu vrednosti od njive do trpeze moraju da optimizuju svoje operacije kako bi ostali konkurentni na tržištu.

    U poljoprivredi se predikcija prinosa smatra “svetim gralom” analitike podataka. Na osnovu ove predikcije je moguće optimizovati:

    • • donošenje odluka na terenu po principima precizne poljoprivrede
    • • nabavku, distribuciju, transportnu logistiku, i prodaju inputa i poljoprivrednih proizvoda
    • • postaviti nove poslovne modele zasnovane na “futures” ugovorima
    • • automatizovati procenu povrata investicije i rizika poljoprivrednih klijenata za banke
    • • proceniti rizik klijenata za osiguravajuće kuće i kvantifikovati štetu.

    Cropt je deep tech startap koji razvija rešenja na temeljima veštačke inteligencije i big data analitike. Za obuku AI modela koristimo ESA-ine satelitske slike, istorijske meteo podatke, mape zemljišta i elevacije, kao i najobimniju bazu u regionu sa preko 10.000 poljoprivrednih podataka (prinosi + agrotehničke operacije), sakupljenu od velikog broja poljoprivrednih partnera.

    Osnovna verzija platforme za Srbiju je postavljena u okviru uspešno realizovanog LOT 1 granta (2021), a u sklopu ovog projekta će proizvod biti skaliran na tržište regiona. Projekat će biti implementiran u dve faze. Faza 1 se odnosi na akviziciju i harmonizaciju klimatskih, zemljišnih, satelitskih i proizvodnih podataka u regionu i razvoj računarske infrastrukture za njihovu predobradu (računanje vegetacionih indeksa iz satelitskih slika, klimatskih i zemljišnih statistika i dr.) i automatsko ažuriranje. Faza 2 posvećena je razvoju AI modula kroz samostalnu obuku i primenu „transfer learning“-a, nakon čega sledi testiranje, validacija i implementacija na platformi, tako da finalni sistem predikuje prinose ratarskih kultura u čitavom regionu sa visokom tačnošću. U ovoj fazi će biti implementirana marketinška i prodajna strategija koja će rezultovati i prvim regionalnim klijentima.

    Da li se slažete sa politikom privatnosti?

    Slažem se Politika privatnosti StarTech