Mobile · AgTech · ML End-to-end

Cropscan

Machine learning que identifica doenças na cana-de-açúcar pela câmera do iPhone — levando diagnóstico rápido e acessível para dentro da lavoura.

Função

Product Designer · End-to-end

Duração

4 semanas

Tecnologia

Machine Learning

No campo, o diagnóstico chega tarde demais — e a lavoura paga a conta.

Diagnóstico em tempo real

Ferrugem · 98.5%

Precisão do modelo 98.5%

Latência 450ms

Diagnóstico Ferrugem marrom

Estágio Inicial

Recomendação gerada: aplicação de fungicida à base de estrobilurina. A leitura sob luz forte pediu alto contraste e o mínimo de esforço cognitivo.

O que a pesquisa mostrou

Interface no campo

Captura pela câmera

Nova análise

Catálogo

Feed do agro

Mapa

Estado vazio

Protótipo interativo

Navegue pelo app.

01 / 05 · catalog

Clique nos botões do app para navegar