Fernando Derossi, junto a su equipo crearon "AgroZone", la aplicación que mereció el Premio del MIT Technology Review, uno de los más prestigiosos del rubro. Fue esencial para lograr el reconocimiento las posibilidades de generar un alto impacto social a nivel global y el potencial de AgroZone de constituirse en una herramienta tecnológica que mejore la productividad de pequeños y medianos agricultores a nivel global.

Fernando (33) se graduó del MBA en MIT y hoy lidera un dream team entre los que se encuentran el PhD. Josh Joseph (USA) y MSc. Maximiliano Zuloaga (ARG), ambos también graduados de otras disciplinas en MIT.

-¿Qué es AgroZone?

Es una startup nacida en el MIT (Instituto Tecnológico de Massachusetts) con la visión de maximizar la eficiencia en producción de alimento a través de tecnología y ciencia de datos aplicada a la agricultura. Desarrollamos una aplicación para el productor agropecuario y para el asesor agronómico que podrá ser descargada en forma gratuita, próximamente, cuando esté disponible la versión Beta.

La App permite sacar fotografías de los cultivos (soja, maíz, trigo) y obtener un feedback instantáneo de qué tipo de enfermedades y cuál es su grado de severidad. De esta manera, realiza un diagnóstico y luego, mediante un algoritmo, recomienda los productos a utilizar. También desarrollamos una solución para plagas y malezas, ya que apuntamos a incrementar el rendimiento del productor mediante la reducción de pérdidas en el cultivo que puede llegar al 30% de la producción.

-¿La tecnología que está por detrás es Inteligencia Artificial?

Sí. Utilizamos varias técnicas de Machine Learning, como ramas de la inteligencia artificial, que permite procesar grandes cantidades de información. Manejamos bases de datos muy voluminosas, a las que le agregamos más capas de información sobre el clima, tipo de suelo, temperatura, condiciones predisponentes para enfermedades, etc. Gracias a esta tecnología, cuando un productor sube una fotografía o una información al portal, la hace cada vez más inteligente. Tenemos un código que va enseñándole – por eso Machine Learning – y, por lo tanto, eleva el nivel de precisión.

“Gracias a esta tecnología podemos predecir qué va a pasar. Hoy el productor corre a resolver problemas pero AgroZone aspira a poder prevenirlos”
-¿Cuánto más usamos la aplicación, más se aprende sobre nuestro campo?

Exactamente. Al inicio, le pedimos muy poca información al productor – solamente número de hectáreas, genética que sembró y algunos otros datos básicos -. Pero, cada foto que saca queda geo-localizada, con horario, día, condiciones de temperatura, humedad, etc. Con esa información, más el aporte que le agregamos sobre qué pasa en diferentes zonas del país, cómo vienen los vientos y otros sets de informaciones que tomamos, podemos predecir y saber anticipadamente qué va a pasar.

Con AgroZone se podrán tomar decisiones más proactivas y no tan reactivas. Hoy el productor se enfrenta a un nivel muy dinámico y complejo en la toma de decisiones, y esta aplicación apunta a resolver no solo problemas que tiene, sino también prevenirlos y actuar antes de que ocurran, por ejemplo antes de encontrarse con que ya tiene la enfermedad con alta severidad en su cultivo.