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HACKATHON DOURO & PORTO
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FERRAMENTA DE SUPORTE À DECISÃO BASEADA EM IA PARA OPTIMIZAÇÃO DE UTILIZAÇÃO DE RECURSOS HÍDRICOS NA VINHA
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INVESTIGADOR PRINCIPAL
António Luís Gomes Valente
Universidade de Trás-os-Montes e Alto Douro
Doutorado em Engenharia Electrotécnica pela Universidade de Trás-os-Montes e Alto Douro desde 2003. É investigador sénior do Instituto de Engenharia de Sistemas e Computadores – Tecnologia e Ciência (INESC TEC). Seus interesses profissionais são em IoT para a agricultura. Especialista em LoRaWAN pela LoRaWAN Academy (LoRa Alliance, SemTech, TheThingsNetork, Microchip, Kerlink).[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row][vc_row full_width=”stretch_row” css=”.vc_custom_1606209818473{padding-top: 20px !important;padding-bottom: 20px !important;}”][vc_column width=”1/12″][/vc_column][vc_column width=”5/12″][vc_column_text]
EQUIPA (INVESTIGADORES)
António Valente
Universidade de Trás-os-Montes e Alto Douro – INESC TEC
Salviano Soares
Universidade de Trás-os-Montes e Alto Douro – IEETA
Aureliano Malheiro
Universidade de Trás-os-Montes e Alto Douro – CITAB
João Santos
Universidade de Trás-os-Montes e Alto Douro – CITAB
Filipe Pinto
Instituto Politécnico de Viseu
Sérgio Silva
Universidade de Trás-os-Montes e Alto Douro – INESC TEC
Margarida Jerónimo
Universidade de Trás-os-Montes e Alto Douro [/vc_column_text][/vc_column][vc_column width=”5/12″][vc_column_text]
EQUIPA (ADVID | CoLAB VINES & WINES)
Nelson Machado
Senior Project Officer / Responsável pelo Eixo da Sustentabilidade
Luis Marcos
Director do Departamento de Serviços Técnicos (DST)
Igor Gonçalves
Candidaturas PDR e OCM / Relações Hídricas da Videira
Samuel Reis
Project Officer / responsável pela área do clima / modelação
Leonor Pereira
Project Officer, responsável pelas áreas da mecanização, sensorização,
automação e robótica
Manuel Oliveira
Project Officer / responsável pela área das ameaças fitossanitárias[/vc_column_text][/vc_column][vc_column width=”1/12″][/vc_column][/vc_row][vc_row full_width=”stretch_row” css=”.vc_custom_1606209855250{padding-top: 20px !important;padding-bottom: 20px !important;}”][vc_column width=”1/12″][/vc_column][vc_column width=”5/6″][vc_column_text]
DESAFIO
Explorar ferramenta que integre dados meteorológicos, dados de caudalímetros, e a monitorização contínua do estado hídrico das plantas, de forma a, com recurso a modelos previsionais, possa calcular automaticamente as dotações de rega óptimas. Esta plataforma poderá ser alimentada, no que diz respeito ao estado hídrico, tanto por medições feitas de forma clássica, o que não é desejável devido às limitações já apontadas, como pelos modelos desenvolvidos no âmbito do Desafio 1, que serão integrados nesta plataforma. Deverá também considerar as reservas de água existentes, e eventualmente, a utilização de águas provenientes da adega ou de armazenamento de águas pluviais. Adicionalmente, a mesma será concebida de forma a poder vir a receber como input dados relativos à produtividade e à qualidade, permitindo que possa também reajustar os modelos, com recurso a machine learning, para que, com recurso a dados acumulados em diversas campanhas, a componente económica possa vir a ser tida em conta na aferição das dotações de rega (i.e. se um défice hídrico severo a moderado, em determinada exploração, não se refletir em perdas de produção, as dotações de rega não serão calculadas tendo como objectivo o conforto hídrico da planta).
Tipos de dados a considerar:
- dados meteorológicos provenientes da rede própria de EMAs
- dados meteorológicos disponibilizados pelo IPMA
- dados de humidade do solo de sondas próprias, dados de
- caudalímetros/ temporizadores a ser obtidos junto dos associados
- históricos de dados de potencial hídrico
- históricos de dotações de rega a ser obtidos junto dos associados
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SOLUÇÃO
Relatório com conceptualização e requisitos de plataforma / ferramenta de suporte à decisão que permita optimizar a gestão da água utilizada na vinha; a mesma deverá ter flexibilidade para englobar os resultados de campanhas anteriores, e ter os mesmos em conta na aferição das dotações de rega numa determinada exploração. Entregável em formato html, a ser disponibilizado como microsite através do site do Hackathon.
Pode aceder a todos os conteúdos desta solução aqui[/vc_column_text][/vc_column][vc_column width=”1/12″][/vc_column][/vc_row][vc_row css=”.vc_custom_1606209846136{padding-top: 20px !important;padding-bottom: 20px !important;}”][vc_column width=”1/12″][/vc_column][vc_column width=”5/6″][/vc_column][vc_column width=”1/12″][/vc_column][/vc_row][vc_row full_width=”stretch_row” css=”.vc_custom_1606474424944{background-color: #f8f8f8 !important;}”][vc_column][vc_column_text css=”.vc_custom_1639753251818{margin-bottom: 0px !important;}”]
Arquitetura Proposta
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Modelo de Sistema Proposto
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Modelo de Machine Learning
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LICENÇA
CERN Open Hardware Licence
Creative Commons Attribution 4.0 International License
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