A resposta às exigências de sustentabilidade, produtividade e qualidade dos produtos agrícolas passa pela atuação atempada e precisa na resolução dos problemas fitossanitários. Para o conseguir, é essencial informação de qualidade e conhecimento profundo sobre as parcelas, culturas e seus auxiliares, práticas seguidas e detecção precoce/previsão de problemas ou inimigos. No momento em que os efeitos das alterações climáticas se começam a fazer sentir, é ainda essencial estar-se atento a mudanças de padrões e ao surgimento de novas ameaças. A Agricultura 4.0 incorporando grandes conjuntos de dados, obtidos nomeadamente através de sensores IoT (Internet-of-Things), computação na nuvem e aprendizagem automática pretende contribuir com novas e radicais soluções.

Contudo, as novas técnicas de Inteligência Artificial requerem grandes quantidades de dados e de qualidade, contrastando com o que se passa na realidade em que temos séries de dados curtas ou de pouca qualidade, e, essencialmente, pouca informação validada ou devidamente anotada. Pela mesma razão, a utilização de modelos de previsão de pragas e doenças que estão dependentes muitas vezes do mesmo tipo de informação, não se encontram devidamente validados para as condições do Oeste. Assim, a recolha de informação no campo devidamente curada é fundamental para se aferir com regularidade o estado e problemas de cada parcela, poder extrapolá-los para um nível regional e servir de input para modelos da Agricultura 4.0. Dado o estado atual da tecnologia, muita desta informação tem de ser obrigatoriamente recolhida e analisada por humanos. Só a partir desta informação é que se poderá almejar a utilização de algoritmos de aprendizagem automática a uma grande escala.

A tarefa de recolha de informação in loco tem um conjunto de desafios que a tornam difícil e morosa, justificando a sua raridade. Em primeiro lugar, deve ser realizada por técnicos especializados que visitam as parcelas regularmente mas que dispõem normalmente de tempo limitado para as realizar.

Segundo, os mesmos protocolos deverão ser seguidos uniformemente pelos técnicos para garantir que a informação tem a mesma qualidade e que não depende do agente de recolha. Em terceiro, o registo em suportes digitais é ainda escasso levando a perdas de eficiência, introdução de erros e perda de oportunidade de atuação.

Em iniciativas anteriores lideradas pelo COTHN e com a colaboração da FCT NOVA e parceiros da produção, foi possível demonstrar em testes piloto que existem soluções viáveis para colmatar estes problemas recorrendo à colheita de informação com aplicações móveis inovadoras. 

O objetivo será a construção de uma plataforma aberta e colaborativa de monitorização regional para o Oeste, especialmente para a fileira das Pomóideas suportado em aplicações móveis com dados alojados e partilhados na nuvem (Cloud), fornecendo ainda interfaces para a integração e visualização de informação de terceiros (e.g. meteorologia, sensores IoT, rega, etc). As três grande inovações deste sistema serão:

1) Uma aplicação móvel colaborativa especialmente desenhada para a recolha de dados de campo georreferenciados e anotados, offline com mecanismos de sincronização, altamente adaptável e configurável;

2) Uma plataforma na Cloud robusta, escalável, gerível e completa com mecanismos de visualização intuitivos e com backoffice de controlo preparado para um uso a nível regional com diversos níveis de informação e confidencialidade;

3) Uma plataforma aberta para a integração de informação de terceiros com mecanismos pré-definidos para associação e visualização de informação.

A recolha de informação por dispositivos móveis potencia a adoção de protocolos comuns a nível regional imediatamente no ato de recolha, seguidos por todos os técnicos garantindo quer a qualidade quer a uniformidade da informação carregada para a plataforma. Numa mesma visita podem ser recolhidos centenas de itens de informação georreferenciados, tão diversos como o estado fenológico da cultura, estado sanitário, amostragem e contagem de frutos, presença de auxiliares, marcação de zonas afetadas por pragas ou doenças (e.g. desenhando ou circulando a zona ficando imediatamente georreferenciada), indicação de observações de insectos em quarentena e respectivos locais, contagens de insetos em armadilhas, zonas de melhor e menor produção, maturação, tratamentos ou intervenções efetuados, assim como registos fotográficos e documentais de situações inesperadas; a forma de o realizar deverá ser idêntica para todos os técnicos no terreno.

A informação produzida será disponibilizada na plataforma que manterá um histórico que permitirá monitorar a dinâmica da evolução dos problemas (e.g. curvas de voo, índices de risco de doenças, etc), assim como coligir/validar as boas práticas que obtiveram melhores resultados. A informação produzida será disponibilizada para a definição de novas formas de controlo, especialmente por meios biológicos e biotécncios, assim como para validar modelos de pragas e doenças cujas predições podem ser incorporadas na plataforma.  A informação irá ser comunicada aos intervenientes por intermédio de visualizações simples e interativas para a sua melhor compreensão e adoção por parte dos intervenientes.

Dado o número de técnicos que se espera abranger e sua dimensão regional, a plataforma terá de ter um forte componente para gestão e controlo das operações diárias e da informação produzida, para garantir modi operandis comuns por parte dos participantes.  Todos os atos de recolha de informação serão georreferenciados, anotados com o produtor e dispositivo e passíveis de serem realizados offline e posteriormente sincronizados, com controlo pelo backoffice. O backoffice oferecerá ainda a possibilidade de comunicar com os dispositivos móveis/utilizadores por intermédio de um mecanismo de notificações estruturadas, que poderão ser integradas em redes sociais, em particular para comunicar alarmes/indicações relativamente a problemas ou ações a realizar (com níveis de severidade e importância associados).

A plataforma será aberta, mediante configuração de autorizações para operações permitidas, com uma definição de um conjunto de interfaces externas para o carregamento de informação na plataforma (e.g. registos tabelares em CSV ou Excel, séries de dados meteorológicas ou de sensores IoT, observações de campo, alarmes de equipamentos, ocorrências de pragas, dados de produção, registos multimédia, cartografia de diversos tipos, voos de drones, mapas de produtividade, armadilhas inteligentes ou serviços online de contagem e identificação de insetos, resultados de modelos de IA externos que utilizem os dados da plataforma, etc...).

Tendo em conta os objetivos da presente iniciativa, a área de trabalho da presente iniciativa encontra-se enquadrada nas seguintes linhas de ação do aviso:

LA 8.1. Agricultura de precisão: utilização de tecnologias digitais para utilização e para a gestão eficiente de produtos fitofarmacêuticos, fertilizantes, água e energia.

LA 8.3. Tecnologia: adotar novas tecnologias que promovam o desenvolvimento da agricultura de precisão, nomeadamente IoT, aplicações suportadas por inteligência artificial, automação e robótica.

LA 8.4. Dados: explorar as potencialidades da deteção remota e de proximidade (sensores); promover a recolha de dados sobre a atividade agrícola e a pecuária extensiva, regulamentação e governança no uso dos dados.

O COTHN-CC terá como responsabilidade liderar e coordenar o consórcio. Paralelamente terá a responsabilidade de recolha de informação no campo e apoio no desenvolvimento da visualização na plataforma a desenvolver:

A FCT/UNL, terá a responsabilidade científica do desenvolvimento da aplicação móvel colaborativa para a recolha de dados de campo; da plataforma na Cloud robusta com backoffice de controlo preparado para um uso a nível regional com diversos níveis de informação e confidencialidade; e da abertura da plataforma para a integração de informação de terceiros com mecanismos pré-definidos para associação e visualização de informação.

As PME´s envolvidas neste Consorcio (Campotec, Granfer, FRUBAÇA, Frutoeste, FRUTUS, JDR e Filhos e Frutas FN), terão as funções de ajudarem no desenvolvimento dos protocolos de observação, definição das parcelas alvo das observações e validar a informação resultantes da aplicação e plataforma.

O INIAV, IP, será o polo de inovação e constituirá com um do campo para a rede de pomares onde serão realizadas as observações e paralelamente ajudará na validação da informação disponibilizada especialmente ao nível da integração de informação de outras origens diferentes, nomeadamente de sensores, armadilhas inteligentes, etc)

A APAS terá um papel importante ao nível da validação dos modelos de previsão de Pragas e doenças que se pretendem desenvolver e integrar na plataforma, para além de apoiar as observações de campo.