AGRIMET
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- Agricultura Inteligente
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- Nuestro proyecto hace fit con el desafío de Agricultura inteligente ya que nuestra solución da acceso a los pequeños agricultores a tecnología para que puedan mejorar su producción agrícola. Por años los pequeños agricultores para realizar su trabajo agrícola han hecho uso de su conocimiento ancestral y empírico, pero en los últimos años esto ya no es suficiente esto consecuencia al cambio climático; por ejemplo se ven sorprendidos por cambios en los patrones de las lluvias, por heladas, u otros fenómenos climáticos en fechas y zonas que son inusuales. Para ellos acceder a tecnología que les sirva de apoyo en su trabajo les resulta muy costoso, dado que gran parte de las soluciones que existen en el mercado están enfocadas a otro segmento de agricultores. Nuestra solución denominada AGRIMET, es un servicio asequible que ayuda a los pequeños agricultores a mejorar su producción. Inicialmente recolectamos datos meteorológicos de su comunidad a través de una estación meteorológica automática y datos de sus cultivos a través de una red de sensores, la información recolectada es enviada y almacenada en la nube, con dicha información es posible analizar cómo el clima de su comunidad está afectando y afectará sus cultivos, analizar requerimientos hídricos, entre otros, todo este análisis llega a los agricultores a través de 3 posibles canales App, SMS o llamada semanal; un servicio de este tipo por ejemplo les permitiría hace una mejor gestión en el riego dado que una lectura de 1 mm por debajo del valor real de precipitación pluvial provoca un desperdicio de agua de 10000 litros por hectárea durante el riego. Así el proyecto impacta en la cadena de valor principal de la agricultura del maíz, cebada,etc.
- Innovación y creatividad
- El proyecto genera un impacto directo con los agricultores, que al contar con acceso a tecnología de este tipo podrán a empezar a hacer cambios para mejorar su producción. la parte más innovadora del proyecto está en el apoyo en la gestión de riesgos, nuestro equipo actualmente ha estado trabajando en un algoritmo que usa inteligencia artificial (deep learning) para predicción de heladas, así lanzar una alerta temprana con al menos 4 horas de anticipación así los agricultores podrán tomar acciones que les permitan mitigar los efectos negativos de la helada (ej. riego, entre otros). Otro elemento innovador del proyecto es que usamos datos in-situ (del lugar) para hacer la predicción lo que nos da un margen de error mínimo y permite a los agricultores junto a nuestra asesoría con esa información en el tiempo comprender los diferentes cambios que está sufriendo su comunidad consecuencia al cambio climático, además permitirles caracterizar su clima y así abrir con esa información la posibilidad de adaptar algunos cultivos. Tener a disposición dichos datos abriría la puerta para la evaluación de riesgo de la comunidad, dicha información importante para el caso de los seguros agrarios, que partir de dicha información estás comunidades puedan ser tomadas en cuenta para préstamos bancarios. Por último, la colección de esta información a través del tiempo abre la puerta a analizar otros fenómenos climáticos y buscar predecir estos con uso de AI. Un sistema de las características al que desarrollamos tiene un precio altísimo, y el poder desarrollar sistemas funcionales de este tipo en el país usando nuestra creatividad para reducir costos nos da una gran ventaja frente a sistemas tradicionales, los cuales en caso de fallar es necesario importación de repuestos, comprar tarjetas adicionales, etc.
- Modelo de negocio y experiencia en el mercado
- Tras varios meses de desarrollo e investigación logramos desarrollar a la fecha 2 estaciones meteorológicas automáticas (que miden: velocidad y dirección del viento, precipitación pluvial, temperatura y humedad ambiente ( a 2m sobre nivel del suelo) y número de horas de sol ) conjunto su red de sensores reducida, cada red consta de 3 nodos los cuales miden dos variables importantes a nivel del cultivo (temperatura y humedad ambiente), siendo nuestra tecnología autónoma energéticamente. Como está planteada la ingeniería de la red usamos un punto de salida para toda la información generada en la red, de esa manera evitamos gastos en un punto de salida de la información por cada cultivo haciendo que nuestra tecnología sea más eficiente.Para que el servicio que proponemos sea sostenible planteamos un modelo de suscripción anual, para que este sea asequible idealmente debería ser tomado por toda la comunidad así el costo se divide entre todos. En todo caso nosotros corremos con el gasto fuerte para la implementación de la tecnología, y en el tiempo se va cubriendo el costo de inversión, de manera tal que a partir del tercer año es posible hablar de ganancias netas. Nuestro servicio se caracteriza por la venta de información propia de los cultivos (de cada agricultor que tome el servicio) y asesoramiento, y no así por la venta de equipos lo que hace que nuestro modelo sea sostenible. El potencial de escalabilidad está en el tipo de mercado que apuntamos, los pequeños agricultores en Bolivia son alrededor de 695mil familias y 60 millones en américa Latina y el Caribe, un segmento que por su bajo poder adquisitivo ha sido olvidado y relegado, que contribuye con alrededor de 70% de alimentos a las ciudades.
- Factibilidad de implementación
- A la fecha contamos con 2 estaciones meteorológicas automáticas conjunto su red de sensores reducida, que han pasado la etapa de pruebas técnicas y nos han permitido mejorar en la ingeniería del proyecto, la siguiente etapa es la implementación de una prueba piloto que conste de al menos 6 comunidades agrícolas de manera simultánea (en comunidades con las que CBN actualmente esté trabajando). Gracias al avance que AGRIMET tiene nos es posible pilotearlo de manera casi inmediata (solo es necesario construir las estaciones faltantes (4) junto a su redes) y a un coste bajo (cada estación conjunto su red tienen un costo desarrollo aproximado de 700 USD).Dado que entendemos claramente que es necesario que nuestra solución aporte un valor real a nuestros usuarios, en el piloto queremos trabajar conjunto las comunidades para ir definiendo cuáles son los canales tienen más aceptación (respecto a la entrega de información que puede ser App, SMS o call center), además junto a ellos definir cuál información es más importante y útil en su trabajo agrícola.Deseamos realizar la prueba por un lapso de 4 meses con el fin de validar hipótesis, el primer mes serviría para probar detalles técnicos y recabar información respecto cuál interfaz usuario y que tipo de información es más valiosa para nuestros usuarios. El segundo mes estará enfocado a continuar con las pruebas técnicas, y con la información obtenida del primer mes implementar las posibles interfaces usuarios y que estas puedan ser usadas por ese lapso por los usuarios, el tercer mes será para recoger retroalimentación e iterar respecto a la interfaz usuario. Y por último el cuarto mes será para implementar las mejoras que resulten de la retroalimentación del tercer y hacer una valoración general de la forma de como llegar a nuestros usuarios, el tipo y la forma de entrega de información hacia ellos.
- Equipo de trabajo diverso y sólido
- Nuestro equipo está compuesto en total por 4 personas que tienen habilidades en diferentes disciplinas, 2 personas a tiempo completo y 2 a medio tiempo. Franz Choque y Leydi Cruz con los fundadores ambos son ingenieros electrónicos especializados en diferentes áreas, por un lado Franz es el experto en desarrollo de software para sistemas embebidos, además de manejar el desarrollo de la red neuronal para la predicción de heladas; por otro lado esta Leydi Cruz quien se encarga del desarrollo de hardware, desarrollo de Backend-Frontend, diseño de interfaces, con un entendimiento claro sobre finanzas. Marco Garay es egresado de ingeniería eléctrica, cuenta con múltiples habilidades en tema Marketing y gestión de proyectos su rol se centra en la búsqueda de alianzas y apoyo en algunas partes técnicas del proyecto, por último tenemos a Raúl él es ingeniero agrónomo y nos apoya con asesoría en todo lo que es referido a la parte agronómica.
- Liderazgo femenino
- Al menos 1 de lo/as fundadore/as del proyecto se identifica con el género femenino.
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