Áreas de Interesse
IOT
E
SISTEMAS DISTRIBUÍDOS
Uma agricultura inteligente e digital exige dados confiáveis a partir de uma rede de sensores distribuída. Dispositivos de baixo consumo de energia, segurança, middleware adequado, protocolos e armazenamento de dados são questões-chave na Agricultura 4.0. Além disso, captar energia a partir de fontes renováveis e lidar com a indisponibilidade de conexão em campo são de interesse prático.
MODELAGEM, SIMULAÇÃO
E
CONTROLE EMBARCADO
A modelagem de sistemas dinâmicos biológicos e ambientais é uma tarefa difícil. Obter modelos otimizados, simular e desenvolver sistemas embarcados para aplicação no local é parte da nossa missão. Variáveis de processo comuns a serem controladas são temperatura, umidade, níveis de água ou fertilizantes, concentração de nutrientes, iluminação, energia, etc.
INTELIGÊNCIA COMPUTACIONAL E CIÊNCIA DE DADOS
Quanto mais dados você tiver, mais inteligente será sua decisão. Inteligência Computacional (ou Inteligência Artificial – IA) refere-se ao uso de métodos baseados em comportamento inteligente observado na natureza para solucionar problemas que não são facilmente resolvidos por programas tradicionais.
PROCESSAMENTO
DIGITAL
DE IMAGENS
“Uma imagem vale mais que 1000 palavras”. Essa conhecida citação exige algoritmos de processamento digital com uma teoria sólida por trás. Classificação, contagem e identificação são demandas comuns para as Ciências Agrárias. A estimativa de pragas e danos, propriedades físicas, e previsão de produção com base em imagens pode reduzir o tempo de laboratório e fornecer resultados qualitativos e quantitativos, geralmente combinados com técnicas de IA.
Nossos projetos
palmaS
PROPESQ-PPG UFRN
Sistema computacional de apoio à decisão para o gerenciamento integrado das Cochonilhas do Carmin e de Escama em Palma Forrageira (cacto)
- Plataforma embarcada para aquisição de imagens
- Aplicativo Móvel com sistema especialista para recomendações
- Apoio aos agricultores para controlar e gerenciar essas pragas
- Ver mais detalhes...
- Info: josenalde@eaj.ufrn.br
SmartSilo
UFRN
Monitoramento e controle integrados da temperatura interna de um silo de armazenamento de grãos.
- Monitoramento IoT da temperatura média dos grãos/sementes
- Controle PID e Liga-Desliga
- Inferência da umidade do grão baseada no peso
- Info: josenalde@eaj.ufrn.br
Teste cognitivo em cavalos
UFRN
Sistema para realização de testes cognitivos em cavalos que permite a configuração destes testes e a aquisição dos dados para análise posterior, com o objetivo de correlacionar a inteligência do cavalo com a sua raça, idade, sexo ou comportamento.
- Plataforma Móvel para testes cognitivos em cavalos
- Análise quantitativa e qualitativa dos resultados
- Tentativa de estabelecer uma correlação entre a inteligência do cavalo e suas características
- Info: leonardo@eaj.ufrn.br
Pomodoro
UFRN
Desenvolvimento de um sistema de irrigação baseado no monitoramento inteligente da umidade do solo em um cultivo de tomates, através de sensores capacitivos e fusão de dados com lógica fuzzy.
- Monitoramento inteligente da umidade do solo
- Aplicativo Móvel para aquisição de dados de umidade do solo em um ambiente sem sinal de Internet para análise posterior com sinal
- Controle Liga-Desliga
- Info: leonardo@eaj.ufrn.br
agrinupes
ERANET-WATERJPI
Fertirrigação de precisão com sensoriamento de concentração de nutrientes N, P, K
- Consórcio Europeu com liderança do INESCTEC Portugal e apoio UFRN, com coordenação científica
- Biossensores para identificação de controle químico (Turquia)
- Sensor óptico de concentração N, P e K (Portugal)
- agrinupes.eu
- Info: josenalde@eaj.ufrn.br
ind4fibre
ABDI-INESC P&D Brasil
Testbed para integração de testes de alarmes em ambiente IoT e tecnologias para indústria 4.0 na plataforma FIBRE-RNP
- Ilhas de experimentação FIBRE para alarmes em manufatura aditiva e robótica colaborativa
- Estudo e avaliação de frameworks
- Parcerias INESC P&D Brasil, UFBA, UFRN, UFSC, UFG e empresas privadas e associações industriais
- Info: josenalde@eaj.ufrn.br
- ind4fibre.inescbrasil.org.br
Aprendizado de máquina e sementes de soja
UFRN
Aplicação de técnicas de aprendizado de máquina profundo para avaliar de modo automático a qualidade das sementes de soja..
- Processo de avaliação da semente não destrutivo
- Melhorar o tempo de resposta e confiabilidade em testes de qualidade de sementes de soja
- Inteligência computacional aplicada à agronomia
- Info: lauraemmanuella@gmail.com
AgroDigital-Nordeste
UFRN
Mapear o desenvolvimento de Tecnologias de Informação e Comunicação (TICs) aplicadas ao agronegócio no Nordeste brasileiro
- Identificar os grupos de pesquisa e instituições nordestinas que tem trabalhado com TICs aplicadas ao agronegócio e os principais temas pesquisados
- Identificar o cenário de oferta de cursos de TICs para o agronegócio na região
- Identificar as empresas da região que investem em TIC para o agronegócio
- Identificar oportunidades de fomento para P&D em TICs aplicadas no setor
- Info: lauraemmanuella@gmail.com