Nas últimas décadas temos assistido a uma evolução tecnológica que tem vindo a influenciar o quotidiano de toda a sociedade, o modo de trabalhar e o modo de viver, consequentemente aumentando a produtividade das pessoas bem como a sua qualidade de vida. No entanto, o início da cadeia de valor do setor da comida não tem sido capaz de acompanhar os avanços tecnológicos de forma eficiente, tendo a sua produtividade pouca evolução nos últimos 20 anos.

Atualmente, a produção de framboesa e outros pequenos frutos de primeira classe, para o mercado fresco, tem-se deparado com grandes dificuldades em países desenvolvidos, devido ao elevado custo de produção e pouca agilidade da cadeia de valor, levando a desperdícios dos bens comercializados. De forma a realizar a colheita de framboesa para o mercado fresco, hoje em dia os produtores deparam-se com uma grande escassez de mão de obra, tipicamente pouco qualificada, e que na sua maioria é importada de países com mão de obra mais barata. Apesar deste esforço para manter a exportação da fruta fresca competitiva internacionalmente, os custos para realizar a colheita representam mais de 50% dos custos operacionais totais, chegando a atingir 71% dos custos operacionais, como é descrito num estudo realizado pela University of California, Davis. Esta realidade é reflexo da pouca disponibilidade que a atual sociedade portuguesa, e no geral dos países desenvolvidos, tem em trabalhar na agricultura, em tarefas com alto desgaste físico de pouco valor acrescentado.

Visto que todo o processo de colheita e gestão das colheitas é realizado de forma manual, a aquisição de dados é pouco eficaz, tendo poucos dados disponíveis com pouca viabilidade. Isto faz com que as informações que se possam inferir destes dados tenha um nível de confiança reduzido e bastante limitado. Outra limitação que a aquisição de dados manual tem é a dificuldade de partilha e comunicação em tempo real, o que prejudica tanto o ópimo funcionamento das produções agrícolas como da restante cadeia de valor. A falta de rápida, precisa e organizada partilha de informações entre as produções, distribuição e restante cadeia de valor, até ao consumidor final, leva a uma cadeia pouco produtiva com altos desperdícios operacionais, de bens, e energéticos, visto que os frutos frescos têm um tempo de armazenamento curto antes de se tornarem desperdício, em que têm que estar em constante refrigeração.

Após um estudo do mercado extenso de produções de framboesa para o mercado fresco, todos os produtores alcançados, representando mais de 4000 hectares de produções de framboesa para o mercado fresco em Portugal, Espanha e México, demonstraram um grande interesse em mecanismos autónomos para a colheita de framboesa, referindo que é a única forma de se manterem competitivos a nível mundial. Nesta análise verificou-se que nos Estados Unidos vários produtores de framboesa fecharam as suas produções e investimentos devido à falta de mão de obra necessária, que representam elevados custos, para se manterem competitivos. A procura por soluções automatizadas no mercado, bem como a vontade de investir nestas tecnologias, foi demonstrada por produtores de framboesa para o mercado fresco, que assinaram cartas de intenção de compra de sistemas de colheita autónoma de framboesa, representando produções superiores a 100 hectares.

Com a evolução da tecnologia nos anos recentes e com a democratização da mesma, é agora possível implementar sistemas robóticos autónomos e inteligentes de um modo economicamente viável, como tem vindo a ser demonstrado por empresas como a AppHarvest (RootAI) líderes desta revolução tecnológica na agricultura. Esta iniciativa tem como objetivo desenvolver e implementar sistemas autónomos para a colheita de framboesa para o mercado fresco e aquisição de dados das produções durante este processo. Deste modo, é possível aliar a necessidade no mercado de soluções alternativas a métodos tradicionais de colheita, que se têm tornado economicamente inviáveis, com um aumento de produtividade na agricultura e a agilização da cadeia de valor, com dados em tempo real das produções, previsão de futuras colheitas, deteção de doenças em estado embrionário, gestão da colheita e distribuição, redução de perdas tanto durante a colheita como na distribuição, implementação de rastreabilidade nos frutos diretamente dos arbustos (impossibilitando fraude), combater a falta de mão de obra no setor, entre outras mais valias. Sendo Portugal um dos maiores produtores e exportadores do mundo de framboesa para o mercado fresco (3º exportador mundial), é de interesse nacional estratégico assegurar o correto funcionamento desta atividade, aumentando a produtividade da mesma, enquanto possibilita o país a ser líder na revolução tecnológica na agricultura, recorrendo e captando mão de obra altamente qualificada, também esta um interesse nacional.

Partindo de um protótipo funcional já existente capaz de colher autonomamente framboesa, sem causar danos quer no fruto ou no arbusto, os objetivos a atingir no final do projeto são, atingir um sistema piloto comercializável (TRL7-8) capaz de colher framboesa de modo autónomo, enquanto operado por uma pessoa. O sistema terá capacidade de detetar mais de 80% dos frutos existentes nas árvores e realizar a colheita de mais de 50% dos frutos prontos a serem colhidos, recorrendo a Robótica, Visão Computacional, Sistemas Autónomos, Inteligência Artificial / Machine Learning (AI/ML); realizar a distinção em pelo menos 3 grupos de maturação da fruta nos arbusto, para o auxilio de previsões de colheita e decisão do tipo de venda (fruta com maior maturidade para o mercado interno ou transformação, fruta com menor maturidade para exportação), aquisição de vários tipos de dados sobre o cultivo (recorrendo a sensores de humidade, temperatura, luminosidade, imagem, GPS, LiDAR, entre outros) e tratamento dos dados de modo a se obter informação produtiva para otimizar o cultivo e cadeia de valor (previsão de produção futura, deteção de doenças, deteção de falta de produtividade, auxilio na gestão de água por excesso ou carência, gestão da produção e dos seus recursos para a ajuda à tomada de decisões), recorrendo a Internet of Things (IoT), Inteligência Artificial / Machine Learning (AI/ML), Ciência dos Dados, Algoritmos de Otimização e Heurística.

Posto isto, no final do projeto ter-se-á um sistema inovador que acrescenta valor a produtores de framboesa, com facilidade de gestão e otimização das culturas, recursos e vendas, possibilitando a redução de custos e aumentando a produtividade; aos trabalhadores nos campos agrícolas, tendo um trabalho mais simples e cómodo, atraindo mais pessoas para este tipo de trabalhos e qualificando as existentes com novas ferramentas tecnológicas; à cadeia de valor, simplificando e otimizando a gestão com dados em tempo real, permitindo uma redução dos custos de operação pela redução de perdas de bens e recursos na distribuição, e consequentemente reduzindo as emissões intrínsecas ao transporte e refrigeração dos bens, a partir da agilização de toda a cadeia de valor com dados fidedignos.

1.  Coordenação do Projeto: Viridius Technology
2. Estudo do impacto dos sistemas autónomos e de monitorização nas produções de framboesa e otimização dos cultivos para a utilização da nova tecnologia: COTHN, FNOP, PME's (a designar), Jovem Agricultor (a designar), Pólo de Inovação (a designar)
3. Investigação, Desenvolvimento e demonstração de sistemas robóticos autónomos para a colheita de framboesa (hardware e software de controlo): INESC TEC, IST, Viridius Technology
4. Desenvolvimento de sistemas e sensores de aquisição de dados: INESC TEC, IST, Viridius Technology, Spin.Works
5. Aquisição de dados in situ na produção de framboesa: COTHN, FNOP, Viridius Technology, PME’s e Jovem Agricultor (a designar)
6. Investigação, Desenvolvimento e demonstração de sistemas e algoritmos de tratamento e organização de dados, bem como comunicação e apresentação de informação provenientes da manipulação dos dados, e a sua implementação em plataformas Graphical User Interface (GUI) e de decisão dos sistemas autónomos: IST, INESC TEC, Spin.Works, PME's (a designar)
7. Integração dos sistemas desenvolvidos num sistema pré-comercializável para ser utilizado por produtores agrícolas: Viridius Technology, INESC TEC, IST, Spin.Works, PME's (a designar)
8. Ações de capacitação para a utilização dos sistemas por produtores agrícolas: COTHN, Viridius Technology, PME's (a designar), FNOP, Pólo de Inovação (a designar)
9. Ações de Promoção, disseminação e demonstração do projeto: Viridius Technology, INESC TEC, COTHN, IST, Spin.Works, FNOP, PME’s (a designar), Jovem Agricultor (a designar), Pólo de Inovação (a designar)