Oito projetos inovadores do agronegócio foram premiados e já podem ser colocados em prática. Dois deles são paranaenses. O segundo Edital do Agro 4.0, uma iniciativa do Mapa (Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento) e da ABDI (Agência Brasileira de Desenvolvimento Industrial), premiou oito projetos-piloto para Ambientes de Inovação. Ao todo, foram investidos R$ 1,65 milhão para disseminar práticas de adoção e difusão de tecnologias 4.0 para o agronegócio. Com a assinatura dos contratos de adesão, os Ambientes de Inovação podem iniciar a implementação de seus projetos.
Foram selecionados dois Ambientes de Inovação da região Sul, um do Sudeste, três do Centro-Oeste e dois do Nordeste, que desenvolverão projetos com o uso de tecnologias capacitadoras do Agro 4.0. Conheça os oito projetos selecionados:
Gestão e controle da produção para Aves 4.0 (PR)
O projeto utilizará uma solução IoT (Internet of Things) e um software de gestão para monitorar, em tempo real, o bem-estar das aves e a produtividade de cada aviário, com dispositivos que fornecem informações sobre a qualidade do ambiente, consumo de ração, o peso das aves e dos índices zootécnicos relacionados à produção. Os dados auxiliarão o produtor na gestão e tomada de decisão e a equipe técnica da agroindústria realizará um trabalho mais eficiente no controle sanitário, reduzindo perdas e obtendo melhores resultados zootécnicos e financeiros. Grupo de trabalho: Fundação Parque Tecnológico Itaipu-Brasil, Coopavel Cooperativa Agroindustrial (e produtores) e Stac Tecnologia Ltda.
Monitoramento digital de solos (com sensor proprietário) e culturas (com imagem RGB) (com software AI) (PR)
O projeto realiza o monitoramento digital do solo, via sensoriamento remoto. São gerados mapas da real disponibilidade de nutrientes do solo e seus respectivos mapas de correção e fertilização para aplicação das quantidades corretas apenas nos pontos necessários. Além disso, possibilita o conhecimento preditivo que indica os agentes causadores de danos (pragas, doenças e plantas daninhas) nas lavouras antes do dano. São gerados mapas de incidência desses agentes, com seus respectivos graus de severidade para aplicação do herbicida apenas nos pontos de incidência. Para isso, são utilizados software de Inteligência Artificial (IA), sensores de IoT (Internet das Coisas) e hardware de manuseio autônomo. Grupo de trabalho: FIEP/SENAI, NetWord Consultoria e Tecnologia e produtores da região.
Sistema inteligente de gerenciamento de irrigação utilizando tecnologias de ponta para produtores de café da região sudeste do Brasil (MG)
Composto por elementos de hardware e software, medindo a umidade do solo com sensores fixados no campo e alimentados por energia solar, além do monitoramento via plataforma de dados, o projeto auxilia o cafeicultor com informações sobre quando e quanto irrigar a lavoura. . Todos os dados são transmitidos via conexão sem fio e sem internet no meio do campo, funcionando com uma rede celular específica para a Internet das Coisas (IoT). O sensoriamento remoto utiliza a técnica TDR – Reflectometria no Domínio do Tempo, a forma mais precisa do mercado para verificar pequenas alterações na umidade do solo. Grupo de trabalho: Agventure Hub (Inoventures Tecnologia da Informação Ltda.), Raks Tecnologia Agrícola Ltda.-ME IFSuldeMinas e outros produtores da região.
Inteligência artificial para classificação/tipagem de carcaças bovinas no abatedouro 4.0 (MT)
O projeto prevê o desenvolvimento de um sistema que utiliza inteligência artificial e visão computacional para obter imagens de carcaças bovinas e interpretar a classe de acabamento de gordura para aumentar a assertividade da classificação/tipagem da qualidade desta matéria-prima (a carcaça). O resultado da classificação será transferido para a computação em nuvem, com uma plataforma de gerenciamento de informações para a indústria frigorífica, que, utilizando big data e analytics, poderá sincronizar com a origem do bovino, entregando essa avaliação à gestão industrial, eficiência cálculos de vazão, avaliação de pecuaristas, rentabilidade na desossa e retorno financeiro. Grupo de trabalho: Instituto Tecnológico de Gestão Estratégica e Organização Social Sustentável (I-Geos), Bombonatto Indústria de Alimentos S/A, Ibeef P&D Ltda e outros produtores da região.
Sistema de Apoio à Decisão do Produtor (MT)
É um sistema que contém um banco de dados robusto com informações sobre startups que atuam no agronegócio. Por meio de perguntas direcionadas, o sistema faz uma análise para o produtor rural de acordo com cada processo agrícola (pré-plantio, plantio, tratos culturais, colheita, etc.) e com as verticais técnicas, organizacionais e de recursos humanos, proporcionando, assim, seu “ nível de maturidade tecnológica”. Com isso, as Agtechs cadastradas que tenham potencial para atender o produtor aparecerão como sugestão e com informações para que o produtor possa conhecê-las melhor e tomar sua decisão final. O sistema também possui funcionalidades que consideram as preferências dos produtores em termos de suporte técnico, custo, segurança, etc. Grupo de trabalho: Instituto Agrihub, Sydy Tecnologia Ltda, Fazenda Jaçanã e outros produtores da região.
Uso de visão computacional para monitorar perdas na colheita de soja (MS)
O objetivo do projeto é reduzir as perdas na colheita de soja por meio de monitoramento eficiente e automatizado, utilizando sistemas embarcados e visão computacional. Sistemas de aquisição de imagens serão instalados atrás da plataforma de corte da colhedora para obter imagens do solo logo após a passagem da máquina. Com essas imagens, algoritmos de visão computacional farão a contagem dos grãos encontrados e, considerando a área representada na imagem e o peso de cada grão, contabilizarão as perdas em quilogramas por hectare. O sistema obterá amostras para cada cinco metros de deslocamento da colhedora. Cada local será georreferenciado e, desta forma, será possível obter mapas. Grupo de trabalho: Fundação Chapadão de Amparo à Pesquisa Agropecuária, Smart Consultoria Agronômica e Serviços Agrícolas Ltda. e outros produtores da região.
Implementação de um sistema automatizado de visão de máquina para o setor agro frutícola: da classificação da colheita ao controle de qualidade do produto final (PB e RN)
O projeto propõe a automação e controle do processo de produção de polpa de frutas, utilizando recursos de automação e visão de máquina. A ferramenta permitirá a classificação dos frutos de acordo com o tamanho, grau de maturação e presença de imperfeições, garantindo frutos saudáveis, limpos, livres de matéria terrosa, parasitas e detritos animais ou vegetais. Também desenvolverá um sistema embarcado IoT para monitorar os parâmetros físico-químicos da água utilizada no processo de produção de celulose, como pH, condutividade, salinidade e teor de sólidos dissolvidos; e ainda uma instrumentação que irá medir temperatura, pH, sólidos dissolvidos e cor da polpa. Grupo de trabalho: Fundação Parque Tecnológico da Paraíba (PaqTcPB), Alcalitech Fabricação de Aparelhos e Equipamentos de Medição e Controle Ltda., Cooperativa Potiguar de Apicultura e Desenvolvimento Rural e Sustentável (Coopapi) e outros produtores da região.
Plataforma tecnológica agrovoltaica para sensoriamento e automatização da coleta de parâmetros físico-químicos do solo para fruticultura, como forma de otimizar o consumo de água e insumos (CE)
O projeto automatizará a coleta de parâmetros físico-químicos do solo de fruticultura, em tempo real, por meio de sensoriamento remoto e plataforma digital. O objetivo é reduzir o volume de água, fertilizantes e defensivos usados na lavoura, além de gerar energia renovável para uso da própria agroindústria. Os sensores serão georreferenciados e a análise também será realizada em isolinhas (contorno ou linha de contorno) dos parâmetros de plantio, dentro da plataforma digital. Grupo de trabalho: Federação das Indústrias do Estado do Ceará, Indoorsense, Laticínios Vale do Pirangi Ltda. e outros produtores da região.
(Tatiane Bertolino/Sou Agro – com Mapa)
Foto: Arquivo/Mapa
