Descrição executiva:

  Intelicolheita é um projeto de pesquisa e inovação tecnológica financiado pelo CT-INFO: CNPq 31/2004 – PDPG-TI, iniciou em Janeiro de 2005 e possui um prazo de execução de dois anos. A idéia geral é utilizar Redes Neurais Artificiais (RNA) no suporte à decisão de colheita de lotes plantados com cana-de-açúcar. Isso pois a competitividade e produção agrícola estão demandando cada vez mais soluções tecnológicas que lidem melhor com as dificuldades inerentes ao não determinismo e complexidade dos agronegócios. Principalmente num cenário atual de crise energética e de abastecimento de alimentos, a cultura da cana-de-açúcar é uma das 'comodities' que potencialmente pode desempenhar importância estratégica para paises emergentes como o Brasil.  

 Objetivos:

1.  Modelar (via RNA) o comportamento agronômico das principais variedades de cana-de-açúcar cultivadas na região Nordeste do Brasil;

2.  Desenvolver uma aplicação computacional que incorpore o conhecimento inerente aos modelos inteligentes construídos para as variedades de cana processadas nas usinas locais;

3.  Desenvolver uma aplicação computacional que intermedeie o sistema inteligente desenvolvido (modelagem varietal) e os sistemas de informações existentes nas usinas locais (para treinamento das RNA);

4.  Desenvolver uma aplicação computacional que auxilie no processo decisório dos gerentes agrícolas através de interfaces especialmente concebidas e preparadas para esta difícil atividade executiva;

5.  Desenvolver uma aplicação computacional que seja portável em 'palmtops', estes a serem utilizados pelos encarregados pelas frentes de corte e assim agilizarão o processo decisório.

 Palavras chave: Redes Neurais Artificiais, Suporte à decisão, Cana-de-açúcar, Colheita.

 Fomento: CT-INFO: CNPq 31/2004 – PDPG-TI

 Período: janeiro/2005 a março/2007 (com extensão de três meses).

 Local  de execução: Departamento de Sistemas Computacionais - Escola Politécnica de Pernambuco - Universidade de Pernambuco.

 Aspectos relevantes:

1.  A indústria sucro-alcooleira é um segmento econômico bastante relevante nos Estados do nordeste do Brasil;

2.  RNA já foram utilizadas em diversas aplicações industriais, mas não em suporte a decisão de colheita;

3.  A equipe executora possui uma vasta experiência em aplicações de modelagem de problemas com técnicas de inteligência artificial;

4.  Existe uma grande carência de ferramentas computacionais que façam predições acuradas de produtividade agrícola;

5.  Existe necessidade de portabilidade nas ferramentas computacionais que apóiem decisões.

 Impactos esperados:

1.  Melhorias em pontos percentuais no PCC da cana colhida: isto pode representar representar aumentos substanciais no faturamento do setor sucro-alcooleiro, com grandes repercussões para a sócio-economia regional;

2.  Portabilidade dos conhecimentos e tecnologias: é bastante possível que os ensinamentos e tecnologias desenvolvidas neste projeto possam inspirar outros setores da indústria.

3.  Produção científica e incentivo à iniciação científica.

 Equipe executora:

1.  Fernando Buarque de Lima Neto - Coordenador do Projeto;

2.  Renato Fernandes Corrêa - Pesquisador Associado;

3.  Alunos de Iniciação Científica bolsistas:

            Amanda Leonel   Anderson Sérgio   Bruno Luigi   Diogo Pacheco   Filipe Regueira   Flávio Rosendo  

            Frederico Bruno   Paulo Batista   Salomão Madeiro   Tarcísio Pontes   Thiago Trigo   Victor Bráz

            &

         Luiz Soares Filho, Luis Filipe e Salomão Madeiro (Alunos do Prof. Renato Corrêa)

 Resultados produzidos:

Trabalho de Conclusão de Curso:

                 1) Suporte à decisão em sistemas inteligentes de colheitas agrícolas - Diogo Ferreira Pacheco (2006.1)

                 2) Ferramenta para Suporte à Decisão de frentes de corte de cana-de-açúcar usando AG - Carlos Eduardo Alencar  (2006.2)

 

Artigo:    1) Ferramenta para suporte à decisão de frentes de corte de cana-de-açúcar usando algoritmos genéticos (WCI 2006 - Workshop of Computational Intelligence / INTERNATIONAL JOINT CONFERENCE 2006: IBERAMIA / SBIA / SBRN - Ribeirão Preto/Brasil  Out/2006)

                 2) Intelligent Support Decision in Sugar Cane Harvest (IV World Congress on Computers in Agriculture - Orlando/EUA Jul/2006)

                 3) Intelligent Modeling of Sugar-Cane Maturation (IV World Congress on Computers in Agriculture - Orlando/EUA Jul/2006)

                 4) Redes Neurais Artificiais em colheitas de cana-de-açúcar (V Congresso Brasileiro de Agroinformática - Londrina/Brasil Set/2005)

 

Revista:   1) Utilização de Redes Neurais em colheitas de cana-de-açúcar para predição de PCC, TCH e fibra (Revista Álcoolbrás, 2005)

 

Pôsteres: 1) Poster_PauloCesar_PibicPOLI_Set2005  

                 2) Poster_ThiagoTrigo_PibicCNPqUPE_Set2005

                 3) Poster_FredericoBruno_PibicCNPqUPE_Set2006

                 4) Poster_AndersonTenório_PibicCNPqUPE_Set2006

 

Aplicativos:  1) N2M2 - Motor para simulações neurais multi-modais (Solicite o código executável por e-mail)

                        2) N2P2 - Motor para pré-processador de dados para RNA  (Solicite o código executável por e-mail)

 

Notas da Imprensa:  Revista de Pesquisa da FAPESP (FAPESP/SP)