Institucional
Metas
Planejamento e resultados esperados
Objetivo geral
- Estabelecer um novo patamar científico e tecnológico em aquisição, transmissão e processamento de sinais para o monitoramento e preservação dos biomas brasileiros, fortalecimento da bioeconomia e modernização da agricultura sustentável.
- Avançar o estado-da-arte e desenvolver tecnologias digitais avançadas que integrem coleta, transmissão e processamento de dados, incluindo a transferência dessa tecnologia em soluções inovadoras.
- Investigar sensoriamento multimodal, algoritmos de processamento de sinais e fusão de dados, robótica e conectividade robusta (IoT, 5G/6G e satélites), gerando informações críticas para respostas rápidas a eventos climáticos extremos.
- Criar biossensores e robôs adaptáveis para diferentes biomas e condições climáticas, permitindo fenotipagem precisa, monitoramento de solo e otimização de insumos.
- Entregar tecnologias alinhadas aos ODS 2 (Fome Zero e Agricultura Sustentável) e ODS 15 (Vida Terrestre).
Objetivos específicos
Criar biossensores e robôs que integrem dados químicos, físicos e biológicos; integrar modalidades em plataforma para fusão de dados e adaptação a diferentes condições de cultivo e manejo.
Desenvolver algoritmos avançados de processamento de sinais e fusão de dados para identificar estresses bióticos e abióticos nas culturas.
Aplicar aprendizado de máquina e redes generativas para decisões autônomas em robôs agrícolas, irrigação seletiva e aplicação precisa de insumos.
Desenvolver gêmeos digitais de plantações e meio ambiente para simular cenários e mitigar efeitos climáticos extremos.
Promover sustentabilidade e preservação dos biomas com monitoramento detalhado e gestão integrada de recursos naturais.
Fortalecer conectividade em áreas remotas (LoRaWAN, 5G e satélites) e interoperabilidade de sistemas.
Projetar biossensores para nutrientes, contaminantes e parâmetros ambientais, com protocolos de coleta para intervenções rápidas.
Implementar fenotipagem de alta resolução com estufa inteligente, sensores e visão computacional.
Desenvolver algoritmos de fusão de dados e modelos preditivos para desempenho de culturas e condições do solo.
Validar e otimizar práticas agrícolas para eficiência de água e fertilizantes com estudos de campo.
Avaliar impactos e disseminar resultados para agricultores e gestores ambientais.
Metas
Plataforma única com dados químicos, físicos e biológicos integrados; precisão de 90% na coleta.
Algoritmos em tempo real para padrões e anomalias; entregas acumuladas no 2º, 4º e 5º anos.
Fusão de dados para detecção de estresses bióticos e abióticos com ganho de 20%/25%/30%.
Sistemas robóticos para decisões autônomas com sucesso de 50% (4º) e 80% (5º).
Modelos preditivos para antecipar anomalias na saúde de plantas e solo.
Gêmeos digitais de 5 ecossistemas/plantações com simulação de impacto climático.
Metodologias de monitoramento para detecção precoce de estresses ambientais.
Aumentar acurácia da quantificação de biomassa vegetal com dados multimodais.
Redes LoRaWAN/5G/satélite com 95% de cobertura nas áreas do projeto.
Biossensores miniaturizados com sensibilidade 10x para solo, planta e ambiente.
Quatro modelos preditivos com dados multimodais para crescimento de culturas.
Sistema de fenotipagem automatizado com câmeras e visão computacional.
Aumento de produtividade em 10%/30%/50% em 3 safras com uso eficiente de recursos.
Publicar cumulativamente 42 artigos e materiais de divulgação até 2027.
Organizar 1 workshop e 6 palestras por ano (7 eventos/ano).
Sensores IoT para ambiente, solo e plantas com conectividade (LoRaWAN/WiFi/ZigBee/5G).
Método para delimitar pedoambientes e estudar agressões em 15 localidades.
Plataforma de redes privativas para conectividade e inclusão digital em áreas remotas.