Robotictech, startup incubada no Critt, desenvolve projeto inovador com uso de drones e inteligência artificial para agilizar processo de recenseamento

Você já parou pra pensar em como é feita a medição dos gastos com a iluminação pública da sua cidade? Esse é um problema recorrente enfrentado pelos municípios. A Robotictech conseguiu através do Programa de Inovação Aberta, do Findeslab, desenvolver uma solução inovadora para essa dor.

Tivemos uma conversa com os sócios da empresa, Mathaus Ferreira da Silva, (CEO) e Juliano Emir Nunes Masson (CTO), para falar mais sobre o processo de desenvolvimento da tecnologia, os seus desafios e os seus principais resultados!

A Robotictech

Durante o período de pós-graduação, dois alunos de doutorado, na área de robótica e visão computacional, perceberam que ao final dos projetos de Pesquisa e Desenvolvimento (P&D) que os mesmos participavam, as empresas acabavam por não utilizar o produto dos projetos por falta de uma empresa que tivesse a capacidade de dar suporte e treinamento nas tecnologias desenvolvidas. Foi então que surgiu a ideia de montar uma empresa que pudesse preencher essa lacuna existente entre os projetos de P&D e o ambiente corporativo.

Desta maneira, nasceu a Robotictech, com o objetivo de criar e dar suporte a soluções em robótica, inteligência artificial e visão computacional para auxiliar empresas, visando a eficiência, segurança e qualidade, bem como o lucro e produtividade dos clientes em geral.

Conheça o projeto de Recenseamento Automatizado do Parque de iluminação pública com uso de drone e inteligência artificial.

Quais foram as inspirações e como ocorreu o desenvolvimento do projeto?

“O projeto foi intitulado “Recenseamento Automatizado do Parque de iluminação pública com uso de drone e inteligência artificial.” E o primeiro contato com a área de recenseamento veio através da demanda de uma empresa de Juiz de Fora que não deu continuidade ao projeto.”

Mathaus explica que prefeituras e empresas responsáveis pela iluminação pública prestam conta para as concessionárias que realizam a cobrança através de uma estimativa de consumo do parque. São relacionadas a quantidade de lâmpadas e sua potência, por exemplo. Com o crescimento do parque e outras variáveis, como a troca de lâmpadas, essa estimativa fica defasada.

“A concessionária contrata uma empresa de recenseamento periodicamente para verificar se a estimativa está dentro do previsto em contrato…” Afirma Mathaus, CEO e sócio da Robotictech.

Como é feita essa análise?

“Situação comum: o funcionário vai até o parque de moto para averiguar qual a lâmpada utilizada e sua potência. Com algumas dificuldades, às vezes é necessário subir no poste para fazer a verificação…é um trabalho demorado e com uma margem de erro alta.”

Como a solução proposta pela Robotictech resolve esse problema?

“A solução propõe fazer uso de voos de drone de maneira autônoma para a aquisição de imagens georreferenciadas. Com essas imagens, é possível classificar os pontos de iluminação pública automaticamente a partir de um sistema de processamento de imagens e inteligência artificial, e também gerar um relatório descritivo. Neste relatório, é disponibilizado, entre outras informações, a localização georreferenciada do poste, o tipo e potência da lâmpada e a precisão da classificação.”

Qual foi a maior dificuldade encontrada no desenvolvimento do projeto até então?

“O maior desafio é a coleta de dados. Nesse tipo de problema é essencial para o desenvolvimento e testes de uma rede de inteligência artificial uma boa quantidade de dados. Além disso, que sejam dados confiáveis.” Afirma Juliano, sócio e CTO.

Qual o diferencial desse projeto comparado a outros na área?

“O grande diferencial do projeto é a velocidade da operação e automação do processo.”

Os sócios afirmam que o procedimento pode ser feito 20 vezes mais rápido com a automação, sendo conservadores, pois esse número tende a aumentar.

“Não existe concorrência além das empresas que já realizam o recenseamento de maneira convencional. A Robotictech é a única empresa que propõe o uso de drones atrelado a inteligência artificial, o que além de ser mais rápido garante a segurança e o êxito no recolhimento de dados.”

E a respeito do edital do FINDESLAB, qual era a proposta?

“A EDP, distribuidora de energia do Espírito Santo, apresentava a mesma dor da empresa de Juiz de Fora citada anteriormente, relacionada ao recenseamento do parque de iluminação pública, e levou esse desafio ao Programa Findeslab de Empreendedorismo Industrial. . O processo de seleção das startups e soluções durou cerca de 3 meses até o pitch no estado do Espírito Santo. A empresa Robotictech saiu vitoriosa e garantiu a premiação em dinheiro para investimento no projeto + suporte em diversas áreas. Desde então são 8 meses de pesquisa e desenvolvimento.”

O projeto já foi implementado em algum local?

“O projeto atualmente está em fase final de desenvolvimento. Nesse contexto, a equipe pôde fazer uma viagem para a aquisição de dados referentes ao parque de iluminação de algumas cidades atendidas pela EDP.”

Dessa forma, os sócios afirmam que puderam testar o sistema, implementar as otimizações e obter um resultado positivo. Sobretudo, acerca da confiabilidade das informações, logo no primeiro teste a equipe encontrou dados de recenseamentos anteriores, com algumas inconsistências e ainda obteve níveis consideráveis de acurácia. Esse resultado foi um marco importante, indicando o potencial inovador do projeto.

Quais as expectativas para o futuro?

“A expectativa é que ao final do projeto, a solução possa ser comercializada, tanto dentro da empresa parceira, quanto em outras empresas do setor. Existindo também a possibilidade de implementação como uma ferramenta para outras empresas que realizam recenseamento. Tudo indica que esse será um produto a ser distribuído no mercado”.

Conheça mais sobre a equipe da Robotictech:

Legenda: Na foto se encontram os sócios e desenvolvedores da empresa Robotictech.

Juliano Emir Nunes Masson (CTO e Sócio):

Mestre em Engenharia de Automação e Sistemas pela Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC), Engenheiro de Controle e Automação, formado pela UFSC. Atualmente é Doutorando em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal de Juiz de Fora. Atua como desenvolvedor em projetos de Pesquisa, Desenvolvimento e Inovação (PD&I) na área de visão computacional com ênfase em fotogrametria. Possui experiência em Programação; Automação; Otimização; Inteligência Artificial; Robótica; e áreas correlatas.

Mathaus Ferreira da Silva (CEO e Sócio):

Engenheiro de Controle e Automação formado pelo CEFET-MG com Doutorado em Engenharia Elétrica pela UFJF. Possui vários anos de experiência em projetos de Pesquisa e Desenvolvimento (P&D) em robótica, com ênfase em Veículos Autônomos Não Tripulados (VANTs) e Veículos Autônomos de Superfície (ASVs), possuindo duas patentes na área. Tem consolidada experiência em programação; automação; otimização; montagem, manutenção e pilotagem de drones; inteligência artificial; robótica; controle e áreas afins.

Vinicius Ferreira Vidal (Desenvolvedor):

Possui graduação em Engenharia de Elétrica — Robótica e Automação Industrial, e Mestrado em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal de Juiz de Fora. Tem experiência com execução e gestão em projetos de P&D envolvendo visão computacional, inteligência artificial, deep learning e robótica. Trabalhou por 6 anos em projetos vinculados ao Grupo de Robótica Inteligente — GRIn, da UFJF, e ao instituto INESC Brasil, todos inscritos e suportados na ANEEL.

Lucas Fiorani Diniz (Desenvolvedor):

Mestrando em Engenharia Elétrica na área de Sistemas de Energia pela UFJF, formado na habilitação de Robótica e Automação Industrial pela mesma universidade, possui experiência em linguagens de programação, controle, modelagem computacional de veículos não-tripulados e campos da área de inteligência artificial, como visão computacional e redes neurais artificiais.

Guilherme Marins Maciel (Desenvolvedor):

Graduado em Engenharia Elétrica com ênfase em Robótica e Automação pela UFJF e matemática pelo Centro Universitário Claretiano. É doutorando em Engenharia Elétrica pela UFJF na área de Robótica. Atua em otimização, aprendizado de máquina, robótica assistiva e educacional. Atualmente é professor de robótica do Colégio Militar de Juiz de Fora (em tempo parcial). Possui experiência em P&Ds nas áreas de robótica e Machine Learning.

Entre em contato e conheça mais sobre a Robotictech:

• Site: http://www.robotictech.com.br/
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• Telefone: (32) 9 8811–8197

Créditos

Autor: Duda Perrucho
Revisão: Vinicius Hoki
Designer: Tamires Yukie Hashiguchi