Identificação E Enquadramento:
Designação do projeto: SmartProduce – Smart System for Producers
Código do Projeto: 17480_SmartProduce | Aviso MPr-2023-7
Objetivo principal: O projeto visa conceber e desenvolver uma solução informática baseada numa plataforma que irá integrar dados sensoriais recolhidos localmente e dados globais associados ao setor de interesse. Em combinação com o design e o desenvolvimento de algoritmos de inteligência artificial, permitirá oferecer ao setor agrícola uma ferramenta de apoio à decisão, melhorando a gestão diária. Esta ferramenta permitirá otimizar recursos como fertilizantes, pesticidas, água e consumo de energia, promovendo a sustentabilidade ambiental das práticas agrícolas e a sua produção inteligente. Além disso, a ferramenta desenvolvida será modular, permitindo que os produtores invistam gradualmente nos instrumentos que consideram úteis.
Região de intervenção: Portugal
Líder: Skillent Lda.
Parceiros:
- Avipe;
- Instituto Politécnico de Bragança;
- Laboratório Colaborativo Montanhas de Investigação – Associação;
- Universidade de Coimbra;
Data de aprovação: 17/04/2023
Data de início: 01/01/2025
Data de conclusão: 31/12/2027
Investimento total elegível: 904 128,00 €
Total elegível MORE CoLAB: €261,875.00
Apoio financeiro da União Europeia: 53.000,00 €
Objetivos
- Desenvolvimento e melhoria de modelos e algoritmos para gestão agrícola.
- Otimização e construção de algoritmos para previsão de colheita.
- Desenvolvimento de modelos para previsão de mercado.
- Caracterização de estratégias nos sistemas agrícolas.
- Desenvolvimento dos módulos (Gestão agrícola, Previsão de produção e Agricultura de precisão) que irão compor o sistema inteligente de suporte à decisão agrícola.
Atividades
As atividades a serem executadas estão descritas da seguinte forma:
- Atividade 1: Definição dos requisitos técnicos e funcionais e realização do Benchmarking tecnológico.
- Atividade 2: Definição e implementação da infraestrutura de suporte.
- Atividade 3: Algoritmos de inteligência artificial para gestão agrícola.
- Atividade 4: Interfaces, integração e testes.
- Atividade 5: Demonstração e validação.
- Atividade 6: Disseminação, comunicação e plano de negócio.
- Atividade 7: Gestão do projeto
Resultados Esperados
- Benchmarking sólido associado às tecnologias aplicadas na agricultura de precisão.
- Algoritmos de inteligência artificial para previsão e auxílio a gestão agrícola.
- Desenvolvimento da plataforma intuitiva e funcional.
- Plano de negócio sólido para exploração dos resultados obtidos no projeto.
