Projetos paranaenses do agro são premiados pelo Mapa por inovação

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Oito projetos inovadores do agronegócio foram premiados e já podem ser colocados em prática. Dois deles são do Paraná. O segundo Edital do Agro 4.0, iniciativa do Mapa (Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento) e da ABDI (Agência Brasileira de Desenvolvimento Industrial), premiou oito projetos-pilotos de 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 já podem dar início à 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 irão desenvolver projetos com o uso de tecnologias habilitadoras do Agro 4.0. Conheça os oito projetos selecionados:

Gestão e controle de produção para Avicultura 4.0 (PR)

O projeto vai usar solução IoT (Internet das Coisas) e software de gestão para monitorar, em tempo real, o bem-estar das aves e a produtividade de cada aviário, com dispositivos que fornecem informações da qualidade do ambiente, do consumo de ração, do peso das aves e dos índices zootécnicos relacionados à produção. Os dados irão auxiliar o produtor no manejo e na tomada de decisão e a equipe técnica da agroindústria irá conduzir 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 Technology Ltda.

Monitoramento digital de solos (com sensor proprietário) e lavouras (com imageamento RGB) (com software de I.A) (PR)

O projeto realiza o monitoramento digital do solo, via sensoriamento remoto. São gerados mapas da real disponibilidade dos nutrientes do solo e seus respectivos mapas de correção e fertilização para aplicação das quantidades corretas somente nos pontos necessários. Além disso, viabiliza um conhecimento preditivo que indica os agentes causadores de danos (pragas, doenças e daninhas) nas lavouras antes do dano. São gerados mapas da incidência desses agentes, com seus respectivos graus de severidade para aplicação do herbicida somente nos pontos de incidência. Para isso, são usados softwares de Inteligência Artificial (IA), sensores IoT (Internet das Coisas) e hardware de manejo autônomos. Grupo de trabalho: FIEP/SENAI, NetWord Consultoria e Tecnologia e produtores da região.

Sistema inteligente para manejo da irrigação usando tecnologias de ponta para produtores de café da região sudeste do Brasil (MG)

Composto por elementos de hardware e software, realizando a medição de umidade do solo com sensores fixos em campo e alimentados com energia solar, além do acompanhamento via plataforma de dados, o projeto auxilia o produtor de café com informações sobre quando e quanto irrigar a lavoura. Todos os dados são transmitidos via conexão sem fio e sem internet no meio da lavoura, trabalhando com rede celular específica para Internet das Coisas (IoT). O sensoriamento remoto utiliza a técnica TDR – Reflectometria no Domínio Tempo, a forma mais precisa existente no mercado para verificar pequenas mudanças na umidade do solo. Grupo de trabalho: Agventure Hub (Inoventures Tecnologia da Informação Ltda.), Raks Tecnologia Agrícola Ltda.-ME IFSuldeMinas e demais produtores da região.

 

Inteligência artificial para classificação/tipificação de carcaças bovinas no frigorífico 4.0 (MT)

O projeto prevê o desenvolvimento de um sistema que utiliza inteligência artificial e visão computacional para obter imagens das carcaças bovinas e interpretar a classe de acabamento de gordura para elevar a assertividade da classificação/tipificação da qualidade dessa matéria-prima (a carcaça). O resultado da classificação será transferido para computação em nuvem, com uma plataforma de gestão de informação para a indústria frigorífica, que, utilizando big data e analytics, poderá sincronizar com a origem do bovino, entregando essa avaliação para gestão industrial, cálculos de eficiência de fluxo, avaliação de fornecedores-pecuaristas, rentabilidade na desossa e retorno financeiro. Grupo de trabalho: Instituto Tecnológico de Gestão Estratégica e Organização Social Sustentáveis (I-Geos), Bombonatto Indústria de Alimentos S/A, Ibeef P&D Ltda e demais produtores da região.

Sistema de apoio à decisão do produtor (MT)

Trata-se de um sistema que contém uma base de dados robusta com informações sobre as 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, fornecendo, assim, o seu “nível de maturidade tecnológica”. Com isso, as Agtechs cadastradas que têm potencial para atender o produtor surgirão como sugestão e com informações para que o produtor possa conhecer melhor e tomar sua decisão final. O sistema também tem funcionalidades que consideram as preferências dos produtores em relação ao suporte técnico, custo, segurança etc. Grupo de trabalho: Instituto Agrihub, Sydy Tecnologia Ltda, Fazenda Jaçanã e demais produtores da região.

 

Uso de visão computacional para monitoramento de perdas na colheita de soja (MS)

O objetivo do projeto é reduzir perdas na colheita da soja por meio de um 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 irão realizar a contagem dos grãos encontrados e, considerando a área representada da imagem e o peso de cada grão, contabilizar as perdas em quilos por hectare. O sistema irá obter amostras a cada cinco metros de deslocamento da colhedora. Cada local será georreferenciado e, dessa forma, será possível obter mapas. Grupo de trabalho: Fundação de Apoio à Pesquisa Agropecuária de Chapadão, Smart Consultoria Agronômica e Serviços Agrícolas Ltda. e demais produtores da região.

 

Implementação de um sistema machine vision automatizado para setor agro de frutas: da classificação da colheita ao controle de qualidade do produto final (PB e RN)

O projeto propõe a automação e o controle do processo de produção de polpas de frutas, empregando recursos de automação e visão de máquina. A ferramenta permitirá a classificação das frutas quanto ao tamanho, grau de maturidade e presença de imperfeições, garantindo frutas sãs, limpas, isentas de matéria terrosa, parasitas e detritos de animais ou vegetais. Também irá desenvolver um sistema embarcado IoT para monitorar os parâmetros físico-químicos da água utilizada no processo de produção da polpa, 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 Medida e Controle Ltda., Cooperativa Potiguar de Apicultura e Desenvolvimento Rural e Sustentável (Coopapi) e demais produtores da região.

Plataforma tecnológica agrovoltaica para sensoriamento e automatização da coleta dos parâmetros físico-químicos do solo para fruticultura, como forma otimizar o consumo de água e insumos (CE)

O projeto irá automatizar a coleta dos parâmetros físico-químicos do solo de cultivo de frutas, em tempo real, por meio de sensoriamento remoto e plataforma digital. O objetivo é reduzir o volume de água, de adubos e de defensivos agrícolas utilizados na lavoura, além de gerar energia renovável para uso da própria agroindústria. Os sensores serão georreferenciados e também será realizada análise em isolinhas (curva de nível ou linha de contorno) dos parâmetros do plantio, dentro da plataforma digital. Grupo de trabalho: Federação das Indústrias do Estado do Ceará, Indoorsense, Laticínios Vale do Pirangi Ltda. e demais produtores da região.

(Tatiane Bertolino/Sou Agro – com Mapa)

Foto: Arquivo/Mapa

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