Alphabet fechará negócios de tecnologia agrícola

O robô da Mineral trabalha em uma plantação de soja. (Foto: Alphabet)

A Alphabet, empresa controladora do Google, fechará a Mineral, sua operação de tecnologia agrícola, mas disse que o trabalho da equipe continuará com outros agronegócios.

A Mineral foi lançada como um negócio separado em janeiro de 2023, após cinco anos de desenvolvimento pelo X, o laboratório de inovação da Alphabet. Com a missão de ajudar a escalar a agricultura sustentável, o trabalho da equipe da Mineral incluiu robôs projetados para inspecionar cada planta em um campo e a aplicação de inteligência artificial (IA) e IA generativa para ajudar as empresas a enfrentar os desafios do desperdício de alimentos, da previsão e da coleta de dados de alta qualidade.

Em uma publicação no blog anunciando o fechamento, o CEO da Mineral, Elliott Grant, escreveu: “Nossa missão sempre foi fazer uma diferença significativa e positiva para o sistema alimentar global – o que sabíamos ser uma empreitada audaciosa e de alto risco – então nos perguntávamos regularmente: 'esta é a melhor maneira de maximizar o impacto?' e 'estamos alcançando a diversidade de agricultores que desejamos, em todo o mundo?'. Já observamos anteriormente que buscamos parcerias novas e inovadoras que transcendam as abordagens tradicionais. Como resultado, no início deste ano, decidimos repensar a estrutura da Mineral e nossa abordagem para alcançar um impacto positivo para o maior número possível de agricultores.”

O trabalho de Mineral se concentrou em três áreas: desenvolvimento de tecnologia de detecção que pode gerar conjuntos de dados ricos sobre plantas, organização de dados agrícolas de fontes distintas para aprendizado de máquina e construção de algoritmos de software e condução de pesquisas para avançar na compreensão das plantas.

Em sua pesquisa, a Mineral afirmou ter constatado que a maioria das empresas não coletava a quantidade, a diversidade ou a qualidade de dados necessárias para aproveitar ao máximo o aprendizado de máquina, o que a levou a desenvolver ferramentas para capturar, selecionar, limpar e ampliar dados multimodais. A empresa desenvolveu robôs de plantação para capturar grandes quantidades de imagens de alta qualidade e, em seguida, expandiu seu trabalho para a construção de tecnologia de percepção generalizada, que pode ser aplicada em plataformas como robôs, equipamentos agrícolas de terceiros, drones, dispositivos sentinelas e celulares.

A Mineral afirmou que uma descoberta importante de seu trabalho foi que implementar o aprendizado de máquina como serviço era bem diferente de software como serviço (SaaS). Afirmou que os modelos devem ser monitorados e continuamente retreinados com novos dados — especialmente em um sistema agrícola que muda anualmente.

No início, a Mineral firmou parceria com a produtora de frutas vermelhas frescas Driscoll's para desenvolver ferramentas de IA para aprimorar a fenotipagem das culturas, prever melhor a produtividade, otimizar as inspeções de qualidade e reduzir o desperdício de alimentos. A Alphabet informou que agora transferiu parte dessa tecnologia para a Driscoll's.

A Driscoll's, com sede na Califórnia, é a primeira agroindústria a receber a tecnologia Mineral. Talvez mais conhecida como produtora de morangos, a empresa inicialmente se conectou com a equipe da Mineral para aprimorar a coleta de dados em suas operações de melhoramento genético. O melhoramento genético envolve a coleta de múltiplos pontos de dados sobre cada variedade de planta ao longo da estação de cultivo. A capacidade de coletar dados em grande escala ao longo da estação permitiu que os melhoristas se concentrassem em outras tarefas.

Os insights obtidos com esses dados inspiraram a Driscoll's a trabalhar com a Mineral em outro desafio: prever a produtividade de cada planta. Em um estudo de caso , a Mineral relatou que seus engenheiros e cientistas de dados ajudaram a Driscoll's a melhorar a precisão das previsões e aumentar sua frequência, reduzir a volatilidade das previsões e ampliar seu horizonte de previsão.