top of page

Desafio 2

Agricultura amiga do ambiente

Título do desafio e factos gerais

 

Nome: Bot de agricultura

A grande ideia: Agricultura amiga do ambiente

Tipo de desafio: Padrão, Estratégico, Nano

Dono do desafio: Class Agricultural Machines, Harsewinkel,

Alemanha

Facilitador: Jochen Dickel

Dados de contacto do facilitador: jochen.dickel@fh-mittelstand.de

 

O desafio está relacionado com o tema "Robótica e IoT"

Contexto e relevância: em geral relacionado com os ODS / específico
de um domínio de aplicação profissional

 

A inovação em termos de aplicações de robótica na agricultura tem avançado nos últimos 5 anos. O objetivo da robótica agrícola é ajudar o sector na sua eficiência e na rentabilidade dos processos. Por outras palavras, a robótica móvel trabalha no sector agrícola para melhorar a produtividade, a especialização e a sustentabilidade ambiental. Fatores como a escassez de mão de obra, o aumento da procura por parte dos consumidores e os elevados custos de produção aceleraram a automatização no sector para reduzir os custos e otimizar as colheitas.

Algumas aplicações na agricultura para as quais o Robotnik é utilizado:

  • A inovação em termos de aplicações de robótica na agricultura tem avançado nos últimos 5 anos. O objetivo da robótica agrícola é ajudar o sector na sua eficiência e na rentabilidade dos processos. Por outras palavras, a robótica móvel trabalha no sector agrícola para melhorar a produtividade, a especialização e a sustentabilidade ambiental. Fatores como a escassez de mão de obra, o aumento da procura por parte dos consumidores e os elevados custos de produção aceleraram a automatização no sector para reduzir os custos e otimizar as colheitas.

  • Algumas aplicações na agricultura para as quais o Robotnik é utilizado:

https://robotnik.eu/robotics-applications-in-agriculture/#pll_switcher

Variantes do desafio

Para reconhecer o estado de uma planta e poder utilizar os pesticidas adequados de forma direcionada e cuidadosa, certas máquinas agrícolas possuem sensores apropriados

Com a ajuda destes sensores e do processamento de dados, o estado da planta pode ser determinado por alterações na cor e na forma das folhas.

Variante 1: Desenvolver uma arquitetura de informação para um robô agrícola simples que utiliza um sensor de cor para detetar folhas de plantas com descoloração escura e, em seguida, trata a folha com pesticida.

Variante 2: Desenvolver uma arquitetura de informação e um protótipo simples de mBot (MakeBlock) de um robô agrícola simples que utiliza um sensor de cor para detetar folhas de plantas com descoloração escura e depois trata a folha com pesticida.

Parceiros industriais ou num domínio de investigação

 

Parceiro de negócios: Class, Harsewinkel, Alemanha

Fabricante de máquinas agrícolas, robótica agrícola, institutos de investigação de robótica agrícola

O interesse destes parceiros está em:

  • Atrair jovens profissionais

  • Promover o “employee branding”

  • Expandir a cooperação com universidades

A possível cooperação pode consistir em:

  • Apoio material (por exemplo, hardware)

  • Apoio ao saber-fazer (por exemplo, software)

  • Patrocínio (por exemplo, materiais de laboratório)

Pré-requisitos dos alunos

ch2-pt.png

Requisitos funcionais

 

Software: Aplicação sem código para modelação e programação de aplicações:

Hardware: Sistema robótico de pequena escala e componentes: MakeBlock com sensores de cor, actuadores e funções de mobilidade.

Espaço de trabalho: móvel completo? Laboratório de software, Laboratório de robótica?

Impacto

 

Os sistemas robóticos permitem métodos inovadores para a gestão ecológica dos terrenos agrícolas. Através de uma tecnologia especial de sensores e atuadores, a utilização de agentes químicos para o controlo de pragas pode ser reduzida ao mínimo. Isto não só protege o ambiente, como também reduz a necessidade de substâncias químicas de elevado custo.

Métodos de avaliação: por exemplo, comparando a utilização de agentes químicos sem e com a ajuda da robótica.

Questões em aberto e perguntas

 

Como podemos estimar a carga de trabalho relacionada com o nível de competência e de desafio?

Como podemos definir o tipo de apoio que os alunos recebem em função do seu nível de competência?

Até que ponto deve ser assumido um hardware específico?

Que métodos padrão (por exemplo, modelação de software) são necessários?

transformation-3753466.jpg
ASSISTANT -
Aprendizagem baseada em desafios no currículo de Transformação Digital assistida por IA
bottom of page