O Início
Criado em uma pequena cidade no interior de Goiás, Rodrigo Farias cresceu vendo o trabalho árduo dos agricultores locais. Seu pai, produtor de soja, frequentemente comentava sobre as dificuldades enfrentadas no campo, desde o desperdício de água até o alto custo de fertilizantes. Desde cedo, Rodrigo demonstrava interesse por tecnologia e buscava maneiras de modernizar o trabalho agrícola, o que o levou a cursar Engenharia de Controle e Automação na Universidade Federal de Goiás (UFG).
O Projeto
Determinando-se a mudar essa realidade, Rodrigo desenvolveu um sistema automatizado de monitoramento de solo, utilizando sensores conectados a uma IA para medir a umidade, qualidade do solo e necessidade de fertilizantes em tempo real. O sistema analisava dados e sugeria automaticamente o uso otimizado de água e insumos, reduzindo desperdícios e aumentando a produtividade. Sem recursos para equipamentos sofisticados, Rodrigo utilizou materiais reutilizados de sensores industriais e testou a automação na fazenda da família. Em menos de seis meses, o sistema reduziu o consumo de água em 40% e melhorou a eficiência da colheita.
O Reconhecimento
O impacto positivo do projeto chamou a atenção de um pesquisador do setor agropecuário, que recomendou Rodrigo para a seletiva do FIA Awards. Durante três meses, a FIA monitorou o desempenho do sistema em diferentes lavouras, avaliando precisão dos sensores, impacto ambiental e economia gerada para os produtores. A tecnologia se destacou pela sua capacidade de reduzir custos operacionais e promover práticas agrícolas sustentáveis, garantindo a Rodrigo um dos prêmios mais importantes da edição.
Após vencer o FIA Awards, Rodrigo Farias recebeu apoio de cooperativas agrícolas e empresas do setor, permitindo a expansão de sua tecnologia para diversas regiões. Atualmente, seu sistema já auxilia mais de 500 propriedades rurais, promovendo uma agricultura mais eficiente e sustentável. Com novos investimentos, Rodrigo continua aprimorando sua automação e já trabalha na integração de modelos preditivos para otimizar ainda mais a produção.