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Publicação
Methodology to support the digital transition to Agriculture 4.0
| Nome: | Descrição: | Tamanho: | Formato: | |
|---|---|---|---|---|
| 22.13 MB | Adobe PDF |
Autores
Orientador(es)
Resumo(s)
The agricultural sector is an important area of research, facing multifaceted challenges
on a global scale. These challenges stem not only from the rapid growth of the world
population but also from factors such as water scarcity, unpredictable climate changes,
and the decreasing availability of arable land. As a result, there is an urgent need to
address these global trends and challenges that will shape the agricultural sector in the
coming decades.
Agriculture 4.0, characterised by the integration of advanced digital technologies,
has emerged as a transformative solution to these challenges. Some key components of
Agriculture 4.0 include wireless sensor and actuator networks for real-time monitoring
and control, Artificial Intelligence (AI)-driven techniques for data analytics, predictive
modeling, and decision support, robotics for precision farming, and cloud computing for
scalable data management. Together, these technologies offer strategic solutions to increase
agricultural productivity, optimise the use of resources (e.g., irrigation water, pesticides,
fertilisers), and reduce environmental impact, thereby ensuring that the agricultural sector
can sustainably meet the demands of a growing global population.
The present Ph.D. research introduces the formalisation of a methodology — Intelligent
Data-Driven Decision Support System (ID3SAS) — designed for the development of smart
agricultural systems within the context of Agriculture 4.0. ID3SAS combines sensing
and actuating technologies, edge, fog and cloud computing, data analytics, and AI-based
decision support with the aim of optimising agricultural practices. The implementation
and validation of ID3SAS are explored through three case studies: (1) Case Study 1 -
Proof of Concept: Conducted at UNINOVA/NOVA-SST with tomato plants in a controlled
environment, this study verified the core functionalities of ID3SAS and its components;
(2) Case Study 2 - Plant Growth Chamber: This study advanced the ID3SAS system’s
application in a walk-in growth chamber containing bean plants, preparing the system
for its deployment in a field scenario; and (3) Case Study 3 - Vineyard Deployment: The
final case study tested the ID3SAS system in a real-world vineyard at INIAV’s Dois Portos
Innovation Hub, focusing on cost-effectiveness, weather resilience, and solar-powered
sustainability. These case studies demonstrated the potential of ID3SAS methodology and system
to revolutionise agricultural practices by providing actionable insights that are both eco-
nomically viable and environmentally sustainable, paving the way for future innovations
in smart agriculture.
O sector agrícola é uma importante área de investigação, que enfrenta desafios multifa- cetados a uma escala global. Estes desafios resultam não só do rápido crescimento da população mundial, mas também de outros factores como a escassez de água, as mudanças climáticas imprevisíveis e a redução da disponibilidade de terreno para práticas agrícolas. Como resultado, é necessário abordar com urgência estes desafios globais que moldarão o sector agrícola nas próximas décadas. A Agricultura 4.0, caracterizada pela integração de tecnologias digitais avançadas, surgiu como uma solução transformadora para estes desafios. Os componentes-chave da Agricultura 4.0 incluem redes sem fios de sensores e atuadores para monitorização e controlo em tempo-real, técnicas de Inteligência Artificial (IA) para análise de dados, modelagem preditiva e apoio à decisão, robótica para a agricultura de precisão, e compu- tação em nuvem para gestão escalável de dados. Em conjunto, estas tecnologias oferecem soluções estratégicas para aumentar a produtividade agrícola, optimizar o uso de recursos (por exemplo, água de irrigação, pesticidas, fertilizantes) e reduzir o impacto ambiental, garantindo que o sector agrícola possa, de forma sustentável, satisfazer as exigências de uma população mundial em crescimento. O presente trabalho de doutoramento apresenta a formalização de uma metodologia — Sistema Inteligente de Apoio à Decisão baseado em Dados (ID3SAS, Intelligent Data- Driven Decision Support System) — concebida para o desenvolvimento de sistemas agrícolas inteligentes baseados no contexto da Agricultura 4.0. A ID3SAS combina tecnologias de sensores e atuadores, computação periférica, em nuvem intermediária e em nuvem, análise de dados e apoio à decisão baseada em IA com a finalidade de optimizar as práticas agrícolas. A implementação e validação da ID3SAS são exploradas através de três casos de estudos: (1) Caso de Estudo 1 - Prova de Conceito: Realizado na UNINOVA/NOVA-FCT com plantas de tomate num ambiente controlado, este ensaio verificou as funcionalidades principais e componentes da metodologia ID3SAS; (2) Caso de Estudo 2 - Câmara de Crescimento de Plantas: Este ensaio avançou com a aplicação do sistema ID3SAS numa câmara de crescimento de plantas de feijão, preparando o sistema para a sua implantação num cenário de campo; (3) Caso de Estudo 3 - Implantação em Vinhas: O ensaio final testou o sistema ID3SAS numa vinha real no Centro de Inovação de Dois Portos do INIAV, focando-se na relação custo-benefício, resiliência às condições meteorológicas e sustentabilidade através de energia solar. Estes casos de estudo demonstraram o potencial da metodologia e sistema ID3SAS para revolucionar as práticas agrícolas, proporcionando percepções accionáveis que são tanto economicamente viáveis como ambientalmente sustentáveis, abrindo caminho para futuras inovações na agricultura inteligente.
O sector agrícola é uma importante área de investigação, que enfrenta desafios multifa- cetados a uma escala global. Estes desafios resultam não só do rápido crescimento da população mundial, mas também de outros factores como a escassez de água, as mudanças climáticas imprevisíveis e a redução da disponibilidade de terreno para práticas agrícolas. Como resultado, é necessário abordar com urgência estes desafios globais que moldarão o sector agrícola nas próximas décadas. A Agricultura 4.0, caracterizada pela integração de tecnologias digitais avançadas, surgiu como uma solução transformadora para estes desafios. Os componentes-chave da Agricultura 4.0 incluem redes sem fios de sensores e atuadores para monitorização e controlo em tempo-real, técnicas de Inteligência Artificial (IA) para análise de dados, modelagem preditiva e apoio à decisão, robótica para a agricultura de precisão, e compu- tação em nuvem para gestão escalável de dados. Em conjunto, estas tecnologias oferecem soluções estratégicas para aumentar a produtividade agrícola, optimizar o uso de recursos (por exemplo, água de irrigação, pesticidas, fertilizantes) e reduzir o impacto ambiental, garantindo que o sector agrícola possa, de forma sustentável, satisfazer as exigências de uma população mundial em crescimento. O presente trabalho de doutoramento apresenta a formalização de uma metodologia — Sistema Inteligente de Apoio à Decisão baseado em Dados (ID3SAS, Intelligent Data- Driven Decision Support System) — concebida para o desenvolvimento de sistemas agrícolas inteligentes baseados no contexto da Agricultura 4.0. A ID3SAS combina tecnologias de sensores e atuadores, computação periférica, em nuvem intermediária e em nuvem, análise de dados e apoio à decisão baseada em IA com a finalidade de optimizar as práticas agrícolas. A implementação e validação da ID3SAS são exploradas através de três casos de estudos: (1) Caso de Estudo 1 - Prova de Conceito: Realizado na UNINOVA/NOVA-FCT com plantas de tomate num ambiente controlado, este ensaio verificou as funcionalidades principais e componentes da metodologia ID3SAS; (2) Caso de Estudo 2 - Câmara de Crescimento de Plantas: Este ensaio avançou com a aplicação do sistema ID3SAS numa câmara de crescimento de plantas de feijão, preparando o sistema para a sua implantação num cenário de campo; (3) Caso de Estudo 3 - Implantação em Vinhas: O ensaio final testou o sistema ID3SAS numa vinha real no Centro de Inovação de Dois Portos do INIAV, focando-se na relação custo-benefício, resiliência às condições meteorológicas e sustentabilidade através de energia solar. Estes casos de estudo demonstraram o potencial da metodologia e sistema ID3SAS para revolucionar as práticas agrícolas, proporcionando percepções accionáveis que são tanto economicamente viáveis como ambientalmente sustentáveis, abrindo caminho para futuras inovações na agricultura inteligente.
Descrição
Palavras-chave
Agriculture 4.0 Data Science Decision Support System Internet of Things Sensing and actuating technology