A produção animal (pecuária) assume fundamentalmente dois sistemas de exploração: intensivo e extensivo, definidos pelo Regime de Exercício da Atividade Pecuária (DL 214/2008). No regime intensivo, a produção animal é efetuada de forma mais sistemática e controlado, nomeadamente ao nível alimentar, reprodutivo, sanitário e ambiental. No regime extensivo, os animais percorrem livremente áreas de pastoreio, podendo cobrir algumas dezenas de km². A título de exemplo, a criação de animais de raças autóctones, cujos efetivos, maioritariamente de aptidão para carne, são objeto do pastoreio ao ar livre, com alimentação predominantemente a partir de vegetação espontânea, herbácea ou arbustiva, em determinadas épocas do ano, que conferem características únicas aos produtos resultantes. No entanto, neste tipo de regime produtivo, pode ser necessário complementar a alimentação dos animais, especialmente nos últimos meses de engorda, visando melhorar a qualidade das carcaças.

O panorama pecuário nacional, que promove a extensificação, ajusta-se cada vez mais aos interesses dos consumidores, às preocupações ambientais e à pegada ecológica. Estes preferem animais criados em regime extensivo, alimentados com pastagens e forragens e, só em caso de necessidade, com alimentos concentrados à base de grãos de cereais produzidos na própria exploração.

Por outro lado, está cada vez mais comprovado que a saúde de um animal, e até os níveis de stress causados durante a sua vida tem um impacto enorme na qualidade da sua carne, ou dos seus outros produtos, como o leite. Para que seja possível garantir que um animal em regime extensivo não passa por níveis de stress, adoece ou tem uma nutrição incorreta será necessário monitoriza-lo ao longo da sua jornada. Devido aos locais por onde alguns animais tendem a percorrer, à procura de alimento, faz com que não seja viável para o seu criador acompanhá-lo. Como tal, não é possível saber o que come, como se sente e se está seguro.

Assim, para uma gestão mais efetiva neste regime é necessário existir ferramentas de monitorização e apoio à decisão, que forneçam aos criadores/produtores indicadores precisos sobre o bem-estar, segurança, nutrição e reprodução dos animais, nomeadamente sobre a quantidade e qualidade dos recursos naturais ao dispor dos animais, dos ciclos de cio dos animais, na monitorização da monta natural e previsão sobre qual o dia expectável de nascimento da nova cria, da monitorização contínua do bem-estar do animal através de indicadores como atividade de ruminação, temperatura corporal, ou ganho médio (de peso) diário (GMD), da sua localização, de modo a permitir a redução dos níveis de stress animal, bem como prevenir as situações de subnutrição e doença. Só deste modo será possível garantir pastoreio em regime extensivo em que:

- Os animais alimentam-se adequadamente do ponto de vista nutritivo, e que apresentem as condições necessárias para a obtenção da certificação DOP.

- O criador é alertado para a ocorrência de partos sem vigilância em regime extensivo e outros eventos relevantes, tais como o início de um ciclo de cio, uma monta natural, uma fecundação, um aborto ou a iminência de um nascimento

- Alertar o criador para a possibilidade dos animais estarem a ser vítimas de predação (por lobos, raposas, linces, javalis ou cães selvagens) e, atualmente, o produtor não tem forma de conseguir detetar estas situações no momento em que acontecem.

 

O projeto De-Fence pretende desenvolver um ecossistema digital que tem como objetivo principal potenciar a produção pecuária em regime extensivo em Portugal de forma sustentável. Isto implica munir de sensorização a produção pecuária para um controlo pró-ativo e preventivo dos animais, em linha com a área temática da iniciativa emblemática 8- Agricultura 4.0.

Este projeto visa o desenvolvimento de uma plataforma para:

- Gestão inteligente da produção de ativos pecuários em regime extensivo (assente em quatro pilares: Bem-estar animal; Segurança; Nutrição e Otimização da reprodução); 

Pretende-se com esta plataforma criar um ecossistema digital para o qual contribuem os seguintes atores: produtores de pecuária em regime extensivo, as associações de produtores agropecuários e os centros de competências e outras entidades que possam contribuir ou aceder a dados da plataforma.

Para o efeito pretende-se que a solução apresente as seguintes capacidades:

●      Monitorização do crescimento animal (peso/ganho médio diário);

●      Identificação e localização em tempo-real (através de Sistema de Posicionamento Global (GPS) ou outra tecnologia de localização);

●     Monitorização do comportamento e bem-estar animal (cio/alimentação/atividade física, temperatura) através de acelerómetros, sensor de temperatura, etc.;

●        Previsão de doença no animal (sanidade/bem-estar)    

●        Gestão das áreas de pastoreio, sustentabilidade e nutrição dos animais

 

A solução, em termos técnico-científicos terá na sua génese uma plataforma Cloud e uma rede Mesh de sensor que transmitem dados de forma semi-local. Haverá uma base de dados local do tipo first-in first-out que guarda os dados temporariamente para salvaguardar situações em que não existe ligação à Cloud. O armazenamento e consulta de dados históricos, feitos a partir de uma Time Series DataBase, estarão na Cloud.

Adjacente a esta camada Cloud, existirá uma interface de sensorização de dados (raw) em formato de rede Mesh, composta por uma coleira Gateway com componente de sensorização e de comunicação com a Cloud (acoplada ao líder da manada), e nós (Ultra Low Power) para os restantes membros, com sensores de aquisição de temperatura, ruminação, acelerómetros, etc, cuja comunicação com a Cloud é feita através da coleira Gateway. Deverá ser garantida a comunicação entre a gateway e a Cloud, e a maximização da autonomia da bateria, através de protocolos LPWAN (Low Power Wide Area Network).

Os dados recolhidos desta camada de sensorização, e disponibilizados na plataforma Cloud, serão sujeitos a um processamento em Big Data, e aplicados modelos de comportamento animal. Nestes modelos estão definidas as regras e critérios necessários a aplicar a algoritmos de Machine Learning (ML). Estes modelos terão como inputs a temperatura, atividade, ruminação, entre outros, e como output (de forma pró-ativa ou preditiva) os alertas de doença, de mal-estar, parto, ou outros perigos relacionados com predadores ou alterações da flora nas pastagens.

Pretende-se realizar ações de demonstração perante o público-alvo de modo apresentar as vantagens técnicas económicas da solução. Através dos centros de competências e seus associados, do polo de inovação, da ENESII e da empresa beneficiária, desenvolver ações de divulgação da solução perante os produtores de regime extensivo e capacitá-los de conhecimento para usufruírem desta tecnologia.

Para a realização do projeto, a parceria irá debruçar-se sobre as seguintes áreas de trabalho:

1) Investigação e desenvolvimento da solução:

a) Plataforma tecnológica

b) Camada de sensores IoT e Comunicações

c) Camada de Inteligência

c.1) Modelo de comportamento e Bem-estar Animal

c.2) Análise de dados e Indicadores de Bem-estar Animal, segurança, Nutrição, Reprodução

d) Camada de Integração com fontes de dados externas (IFAP, DRAP-Norte, ICNF, etc.)

2) Ações de Demonstrações do De-Fence (inclui pilotos com End-Users)

3) Ações de Divulgação ao público-alvo

4) Ações de Capacitação técnica dos utilizadores finais

A gestão será feita pela empresa e-Agronomist sendo responsável pelo desenvolvimento da plataforma tecnológica, contando com a participação da unidade de investigação ADiT-Lab do Instituto Politécnico de Viana do Castelo (IPVC) para o desenvolvimento de software (Algoritmos de ML (IA) e Big Data) e do CiTin para o desenvolvimento de hardware (gateway de comunicações e sensores Ultra Low Power) e respetivo firmware. A definição dos requisitos para o modelo comportamental e para os modelos preditivos e respetivos indicadores para bem-estar animal, nutrição, gestão de pastagens, reprodução e segurança, será assegurado pelas unidades de investigação CISAS e proMetheus do IPVC e ainda do INIAV (Estação Zootécnica Nacional). A definição dos requisitos funcionais, validação, demonstração, divulgação e capacitação do público-alvo do De-Fence, conta com a participação de dois centros de competências (Centro de Competências de Caprinicultura (CCC) e o Centro de Competências Pastoreio Extensivo (CCPE)) em representação de várias entidades ativas no regime de produção em regime extensivo, de uma associação de criadores de uma raça autóctone (Associação de criadores de Charolês em Portugal) e um produtor que será um End-User e early-adopter da solução (Herdade do Conqueiro).

Assim, a parceria é constituída pelas seguintes entidades:

» e-Agronomist: Responsável pelo desenvolvimento de hardware e software da solução. Intervêm em todas as áreas de trabalho acima identificadas.

» Instituto Politécnico de Viana do Castelo (IPVC): Responsável pela definição e validação do modelo comportamental, dos indicadores, da rede Mesh e do gateway de comunicações, dos modelos inteligente (IA) e Big Data. Intervêm também na divulgação e transferência de tecnologia.

» CiTin: responsável pelo desenvolvimento dos sistemas ciber-físicos

» Herdade do Conqueiro: Herdade no Alentejo que pratica pastoreio em regime extensivo e que servirá de End-User. Intervêm nas áreas relacionadas com a demonstração.

» Centro de Competências de Caprinicultura (CCC), representada através da Câmara Municipal de Vila Nova de Poiares e que irá contribuir pela divulgação e disseminação da solução perante os seus associados.

» Centro de Competências Pastoreio Extensivo (CCPE), representada pela FERA - Federação Nacional das Associações de Raças Autóctones e que irá contribuir pela divulgação e disseminação da solução perante os seus associados.

» Associação de criadores de Charolês: representando várias entidades produtoras de Charolês irá ser responsável por demonstrar e divulgar a solução perante os seus associados.

» INIAV - Polo de Inovação de Santarém: irá contribuir com definição e validação dos parâmetros para a componente analítica da solução referente nutrição, reprodução e bem-estar animal e ainda no modelo comportamental [c.1) e c.2)]. E também nas ações de demonstração e divulgação.