Cropbuddy
Helping Indian farmers grow crops with technology and AI
Das Problem
Die Landwirtschaft spielt eine wichtige Rolle in der indischen Wirtschaft. Über 40 % der arbeitenden Bevölkerung sind in der Landwirtschaft tätig. Landwirte sind somit essenziell für die Gesellschaft. Sie säen Samen, bauen Feldfrüchte an und versorgen ihre Familien und andere mit Nahrungsmitteln. Gleichzeitig leben rund 30 % der Landwirte unter der Armutsgrenze. Ein Engpass, der sie daran hindert, ihre Betriebe auszubauen, ist die Wahl der günstigsten Feldfrüchte. Angesichts der verschiedenen Jahreszeiten, des zunehmenden Einflusses des Klimawandels und der großen Vielfalt an möglichen Feldfrüchten ist leicht vorstellbar, dass diese Entscheidung sehr schwierig ist. Hinzu kommt, dass die Preise, die man für verschiedene Feldfrüchte erzielen kann, stark variieren. Besonders Landwirte in ländlichen Gebieten und mit niedrigem Einkommen haben oft keinen Zugang zu notwendigen Informationen wie Marktpreisdaten oder Informationen darüber, welche Feldfrüchte am besten zum Klima passen. Infolgedessen sind die Landwirte gezwungen, Feldfrüchte anzubauen, die nicht profitabel sind.
Die Lösung
Wir gehen dieses Problem an, indem wir eine Anwendung entwickeln, die Wetter-, Boden- und Marktdaten nutzt, um Feldfrüchte zu empfehlen, die den Ertrag maximieren und tatsächlich Gewinn bringen. Alle Daten werden in Indien gesammelt und in regelmäßigen Abständen aktualisiert. Natürlich wird der Standort des Landwirts bei den Empfehlungen berücksichtigt. Maschinelles Lernen wird eingesetzt, um die bestmöglichen Ergebnisse zu gewährleisten.
Milestones
2020
Das Projekt durchlief den Gating-Prozess von Enactus Munich und wurde von unseren Gründungsmitgliedern als offizielles Projekt etabliert.
2021
Mit Hilfe unseres gesamten Teams und der Anwendung von Machine-Learning-Algorithmen wurde unser erster funktionsfähiger Prototyp fertiggestellt.
2022
Mit einem erfolgreichen Abschluss erhielten wir Cloud-Ressourcen, um unsere App zu entwickeln und zu testen.