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  • Swamp: uma plataforma para irrigação de precisão baseada na Internet das Coisas

    Carlos Kamienski Carlos Kamienski é professor titular em Ciência da Computação na Universidade Fede- ral do ABC (UFABC), onde atua desde 2006. É doutor pela Universidade Federal de Per- nambuco (UFPE), mestre pela Unicamp e bacharel pela Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC). Foi pró-reitor de pós-graduação na UFABC, de 2010 a 2014, e assessor de Relações Internacionais de 2014 a 2018. É coordenador do Núcleo Estratégico Nu- vem (nuvem.ufabc.edu.br), que agrega professores e alunos trabalhando nas áreas de sociedades inteligentes, sensações virtuais, mobilidade conectada, computação extre- ma e universos integrados. Suas principais áreas de pesquisa são Internet das Coisas (IoT), computação em nuvem e névoa, softwarização de redes, cidades inteligentes e agricultura inteligente. Desde novembro de 2017 coordena o projeto Smart Water Ma- nagement Platform Swamp – Swamp-project.org), que desenvolve uma plataforma de software usando métodos baseados em Internet das Coisas para o gerenciamento inteligente de água na irrigação de precisão para a agricultura e implanta essa solução em quatro pilotos, dois no Brasil e dois na Europa.

    Marcos Cezar Visoli Marcos Cezar Visoli é pesquisador da Embrapa desde 1994, lotado em uma de suas unidades, a Embrapa Informática Agropecuária, em Campinas (SP). É mestre em In- formatique et Systèmes spécialité recherche Modèles, systèmes, imagerie, robotique, pela Université Blaise Pascal, Clermont-Ferrand, França e bacharel em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC). Coordenou o La- boratório de Software Livre da Embrapa Informática de 2006 a 2015. Foi supervisor do Núcleo de Garantia de Qualidade de 2011 a 2015. Desde 2015 integra o Grupo de Integração de Dados e Sistemas. Liderou e participou de diversos projetos nacionais e internacionais de pesquisa e desenvolvimento de soluções aplicadas à agricultura, com ênfase no uso de dados, padrões e softwares abertos. Participou de projetos para delineamento de estratégias para a Gestão de Dados de Pesquisa e de Transformação Digital da Embrapa. Participa do projeto Swamp nas frentes de construção da plata- forma computacional e na integração e validação dos sensores nos projetos piloto.

    Resumo A irrigação na agricultura é o maior consumidor de água potável do mundo, o que gera uma demanda considerável para o uso de tecnologias que otimitizem o uso de água, reduzam o consumo de energia e melhorem a qualidade da produção. A Internet das Coisas (IoT) é um conjunto de tecnologias com afinidade natural para tratar dessas questões, mas sua efetividade em cenários agrícolas ainda carece de comprovação através da experiência prática em pilotos com potencial de gerar uma prova de con- ceito. Além disso, plataformas para o desenvolvimento de aplicações baseadas em IoT para agricultura devem ser genéricas e flexíveis para se adatpar a diferentes culturas, climas e países. O projeto Swamp desenvolve métodos para o gerenciamento inteli- gente de água na irrigação de precisão, com um foco experimental que está sendo tes- tado em quatro pilotos, dois no Brasil e dois na Europa (Itália e Espanha). Este artigo apresenta uma visão geral do Swamp, sua arquitetura e plataforma computacional, os pilotos e o processo de desenvolvimento baseado em cenários adotado no projeto.

    Palavras-chave: internet das coisas, IoT, agricultura inteligente, irrigação de precisão.

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    76 Fonte I Ed. 20 I Dezembro 2018

  • Introdução

    Água é um recurso vital para a humanidade e, segun- do a FAO, a agricultura consome 70% da água doce no mundo1. Desperdícios ocorrem por vazamentos nos sistemas de distribuição e, principalmente, devido aos métodos de irrigação usados na agricultura. Com receio de diminuir a produtividade por falta de água, produto- res rurais em geral irrigam excessivamente, destacando ainda a capacidade das plantas de aproveitarem a água no solo. Duas características que, se conhecidas com mais profundidade, podem auxiliar na tomada de de- cisão mais adequada: capacidade do solo de reter água e umidade do solo no instante da irrigação. Como as características do solo variam espacialmente em curtas distâncias (rochoso, arenoso, argiloso), a aplicação de ir- rigação deveria ser baseada no conhecimento prévio do solo e do histórico de umidade, atuando com equilíbrio entre estresse hídrico e irrigação excessiva.

    O uso de tecnologias de informação e comunicação (TICs) está se disseminando no campo. Exemplos são a Internet das Coisas (IoT – Internet of Things), com sua grande quantidade de sensores e atuadores, incluindo drones, e demais tecnologias relacionadas, como com- putação em nuvem e o big data analytics (técnicas de inteligência artificial em grandes quantidades de da- dos). No entanto, existem vários desafios para que as tecnologias efetivamente auxiliem no uso racional de água na agricultura, como a dificuldade no desenvol- vimento de aplicações baseadas em IoT, a integração de plataformas de software com sensores, tecnologias de comunicação e a necessidade de adaptabilidade a diferentes cenários e interoperabilidade entre com- ponentes de software, hardware e comunicação de diferentes fabricantes.

    O projeto Smart Water Management Platform – Plataforma de Gerenciamento Inteligente de Água (Swamp2) é uma colaboração entre instituições e em- presas do Brasil e da Europa que visa desenvolver mé- todos e abordagens baseados em IoT para a irrigação de precisão na agricultura. O projeto prevê experimentos em dois pilotos no Brasil, na Bahia e em São Paulo, e dois na Europa, na Itália e na Espanha:

    1. Piloto CBEC (Bolonha/Itália): o principal objetivo do piloto do Consorzio di Bonifica Emilia Centrale (CBEC) é otimizar a distribuição de água para as propriedades associadas. Atualmente, a maior parte da água retirada dos rios não é utilizada adequadamente.

    2. Piloto Intercrop (Cartagena/Espanha): a Intercrop pro- duz hortaliças no sul da Espanha e enfrenta os desafios

    1 fao.org/nr/water/aquastat/water_use 2 swamp-project.org

    de produzir alimentos numa região semiárida. O princi- pal objetivo é fazer o uso eficiente da água.

    3. Piloto Guaspari (Espírito Santo do Pinhal/Brasil): a vinícola Guaspari utiliza tecnologia avançada para pro- duzir vinhos de alta qualidade. O principal objetivo é aumentar a qualidade do vinho produzido.

    4. Piloto Matopiba (Luís Eduardo Magalhães/Brasil): a Fazenda Rio das Pedras localiza-se na região do Matopiba. Nesse piloto principal o objetivo é diminuir o consumo de energia.

    O objetivo é compreender os tipos de solo e suas varia- ções e monitorar parâmetros do solo (umidade, tempe- ratura), condições do tempo (temperatura, vento) e evo- lução do estado das culturas (cobertura vegetal), aliando com dados de previsão meteorológica, para gerar mapas de prescrição de irrigação individualizados para talhões (áreas cultivadas) e zonas de manejo (subdivisões dos talhões). Os quatro pilotos em regiões, climas e culturas diferentes são essenciais para garantir que os compo- nentes tecnológicos sejam suficientemente flexíveis para se adaptar e serem replicados em diferentes contextos.

    Na sequência deste artigo, é apresentada uma visão geral da plataforma Swamp para a gestão inteligente de água, a plataforma Fiware usada como base para a plataforma Swamp, os quatro pilotos do projeto, um ce- nário de uso de plataforma Swamp no piloto Matopiba e finalmente a conclusão.

    Plataforma para gestão inteligente de água

    A proposta fundamental é gerar otimizações na distri- buição e no consumo de água baseadas numa análise holística que coleta informações de todos os aspectos do sistema, incluindo o ciclo natural da água e o co- nhecimento acumulado sobre o crescimentos das plantas. Espera-se que o resultado leve ao uso mais racional de um recurso natural precioso para garantir o acesso equitativo num cenário crescente de escas- sez mundial de água e prover os alimentos de que a população necessita.

    A Figura 1 mostra três grandes fases no gerenciamento inteligente de água:

    • W1: Reservatório de água. A água proveniente de fon- tes diferentes como rios, lagos, represas, aquíferos, de- gelo de neve e até do mar, segue o seu ciclo natural.

    • W2: Distribuição de água. A água é transportada dos reservatórios até os locais onde será usada por meio

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  • de uma rede de canais, tubulações, bombas, válvulas e comportas. A distribuição de água pode ser feita de diversas maneiras, dependendo do país e da região, va- riando do uso de água de rios que cortam a proprieda- de até a vinda de água de locais distantes.

    • W3: Consumo de água. A agricultura é o maior consu- midor de água doce no mundo.

    A plataforma Swamp vai gerar respostas em tempo real para adaptar a irrigação à medida que as condições da plantação se alteram. Por outro lado, as mudanças na distribuição de água são realizadas numa escala de tempo diferente e, por isso, o ciclo de gerenciamento de W2 é mais longo do que o de W3. Os sistemas de ges- tão de W2 e W3 são integrados, uma vez que a necessi- dade de consumo de água dispara a sua distribuição. A plataforma Swamp tem mecanismos para aquisição de dados de sensores e tomadas de decisão, usando uma variedade difer

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