Inteligência Artificial Integrada para o Setor Primário

O projeto AI4Prime tem como objetivo geral conceber, desenvolver, testar e validar soluções integradas de inteligência artificial para dispositivos computacionais de baixo consumo energético e reduzida capacidade de processamento, especificamente direcionadas para aplicações na agricultura e pecuária. Através desta abordagem, pretende-se responder aos desafios de sustentabilidade, eficiência operacional e simplicidade de utilização, com particular foco em contextos de baixa literacia tecnológica. O projeto visa promover um novo paradigma de agricultura e pecuária inteligente, acessível e escalável, assente em análise preditiva, deteção de anomalias, automação de tarefas e interfaces intuitivas, que possam ser facilmente adotadas por produtores rurais. Para concretizar este objetivo, o projeto propõe uma estratégia articulada em vários eixos. Em primeiro lugar, será feita a identificação de casos de uso prioritários com base nas necessidades reais de diferentes perfis de exploração agrícola e pecuária — desde pequenas explorações familiares até produções intensivas ou orientadas à agricultura de precisão. Entre os casos com maior impacto esperado estão a previsão de irrigação, deteção precoce de doenças em culturas, monitorização do comportamento animal, rastreabilidade e otimização do uso de recursos como pastagens ou rações. A fase seguinte envolve o desenvolvimento e otimização de algoritmos de IA, com base em dados recolhidos em campo, incluindo sensores ambientais, imagens e sinais acústicos. Serão treinados modelos adaptados a sistemas embedded, integrando técnicas como quantização e pruning para compressão e eficiência computacional. Os algoritmos serão preparados para tarefas como previsão de eventos, reconhecimento de imagem, deteção de padrões e análise de comportamento animal, operando localmente ou em edge computing. Paralelamente, o projeto desenvolverá arquiteturas de IA compatíveis com plataformas computacionais de baixo consumo, como microcontroladores e microcomputadores (ESP32, Raspberry Pi, Jetson Nano). Estas arquiteturas permitirão recolher dados, executar modelos em tempo real, tomar decisões e, quando necessário, comunicar com plataformas remotas. Esta fase incluirá também o desenvolvimento do firmware embedded que suportará a operação autónoma dos dispositivos. Numa fase posterior, as soluções serão testadas e validadas em ambiente real, em explorações agrícolas e pecuárias de pequena e média dimensão. Serão avaliadas a robustez do hardware, o desempenho dos algoritmos, a facilidade de uso das interfaces e o impacto direto das recomendações da IA na gestão e produtividade das explorações. Esta validação será essencial para garantir a adequação das soluções ao terreno e a sua eficácia operacional. O projeto visa ainda promover a sustentabilidade dos sistemas produtivos, através do uso mais eficiente de recursos como água, fertilizantes e rações, e da redução de perdas por doenças, stress e práticas inadequadas de manejo. Pretende-se criar as condições para a futura transferência da tecnologia para o mercado, promovendo um modelo economicamente viável e com potencial de internacionalização. Como metas quantificáveis, o projeto prevê o desenvolvimento e validação de quatro protótipos funcionais integrando hardware e firmware, aplicados a quatro casos de uso distintos em agricultura e pecuária. Serão treinados e comprimidos quatro modelos de IA usando pruning e quantização, e submetidas pelo menos cinco publicaç