big data como ferramenta estratégica no desenvolvimento de ... · algumas aplicações em...
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Silvia Maria Fonseca Silveira MassruháSilvia Maria Fonseca Silveira Massruhá
Chefe-Geral da Embrapa Informática Agropecuária Chefe-Geral da Embrapa Informática Agropecuária
Agosto 2019Agosto 2019
Big Data como Ferramenta Estratégica no Big Data como Ferramenta Estratégica no Desenvolvimento de Aplicações para a Desenvolvimento de Aplicações para a
Agropecuária. Agropecuária.
A Mina de Ouro da EmbrapaA Mina de Ouro da Embrapa
AGROtic 2019 AGROtic 2019
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Revolução Digital na AgriculturaRevolução Digital na Agricultura
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Revolução Digital na AgriculturaRevolução Digital na Agricultura
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Fonte: AGTECH – Mining Report – 2018
Fonte: http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/165890/1/Pillon-Livro-rochagem.pdfFonte: Embrapa – Agropensa - 2018
O Futuro da Agricultura Brasileira: O Futuro da Agricultura Brasileira: Megatendências e o Papel da Ciência, Megatendências e o Papel da Ciência, da Tecnologia e da Inovaçãoda Tecnologia e da Inovação
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Fonte: AGTECH – Mining Report – 2018
Fonte: http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/165890/1/Pillon-Livro-rochagem.pdfFonte: Embrapa – Agropensa - 2018
O Futuro da Agricultura Brasileira: O Futuro da Agricultura Brasileira: Megatendências e o Papel da Ciência, Megatendências e o Papel da Ciência, da Tecnologia e da Inovaçãoda Tecnologia e da Inovação
ANALYTICS E IOT
> Agricultura preditiva através de inteligência artificial,machine learning e big data> Utilização de dispositivos sensoriais para controle deanimais e eficiência na produção> Plataformas que fornecem dados para realizarmelhoramento genético de animais
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NBIC: NBIC: IntegraçãoIntegração tecnologias convergentes e tecnologias convergentes e áreas de aplicação áreas de aplicação
Automação
ÁtomosGenes
Bits
Biologia Computacional
Genômica
RedeSocial
Biossimulação
Biopredição
RobóticaMonitoramento
Ambiental
Reconhecimento e Diagnóstico
Neurônios
Nano-Bio-Info-Cogno
Fonte referência: Silvia Massruhá – Embrapa Informática Agropecuária
AnalyticsData Science
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Tecnologias disruptivas na agriculturaTecnologias disruptivas na agricultura
Fonte: Aidan Connolly – dezembro 2016https://www.linkedin.com/pulse/disruptive-digital-technologies-power-transform-aidan-connolly-7k-/
Fonte: http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/165890/1/Pillon-Livro-rochagem.pdf
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O mundo na Era da Transformação DigitalO mundo na Era da Transformação Digital
Fonte: Revista Brasil + 11/2017
“A principal ruptura no mercado não é a tecnologia, mas sim o consumidor.”
Fonte: http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/165890/1/Pillon-Livro-rochagem.pdf
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Perfil do novo consumidor : Zona RuralPerfil do novo consumidor : Zona RuralNúmero de produtores
com acesso à Internet
1.790,1%
Forma de acesso à Internet
46,2%
63,77%
CGI.br (cetic.br/2018) Fonte: http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/165890/1/Pillon-Livro-rochagem.pdf
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Revolução Tecnológica na AgriculturaRevolução Tecnológica na AgriculturaAgricultura 1.0
– Mecanização - tração animal
Agricultura 2.0– Mecanização – Motor à
combustão
Agricultura 3.0– Sistemas guiados e
agricultura de precisão
Agricultura 4.0– Fazendas conectadas
Fonte: portaldoagronegocio.com.brFonte: Prof.dr.ir. Bedir Tekinerdogan - Wageningen
Fonte: Agrolink
Fonte: Agrotec
Fonte: Embrapa
Fonte: Dinheiro Rural
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Agricultura Digital (Agro 4.0): Agricultura Digital (Agro 4.0): Agricultura baseada em conteúdo digital Agricultura baseada em conteúdo digital
Source: IoT Analytics, Elsevier / FAPESP – Brazil Petróleo Virtual
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Diagnóstico: StartupsDiagnóstico: Startups
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Ecossistema de Inovação Ecossistema de Inovação
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Ecossistema da Agricultura DigitalEcossistema da Agricultura Digital
Fonte referência: Silvia Massruhá – Embrapa Informática Agropecuária
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Algumas aplicações em agricultura Algumas aplicações em agricultura ➢ Agricultura de Precisão
● Postura gerencial que considera a variabilidade espacial para maximizar o retorno econômico e minimizar o efeito ao meio ambiente.
● preciso - perfeição naquilo que se propõe; rigoroso, acurado.➢ Manejo integrado de pragas
● Integração de diferentes ferramentas de controle:● Defensivos, agentes biológicos,● variedades de plantas resistentes a pragas,● manejo, etc.
➢ Irrigação e gestão da água● Acompanhamento das necessidades das plantas, água disponível no
solo e chuvas e posterior atuação (irrigação).● Disputas por água crescem em todo o mundo.
➢ Rastreabilidade animal● monitoramento do rebanho,● virtual fencing.
➢ Smart farming● agricultura de precisão +● coleta automatizada das muitas variáveis de interesse +● integração e decisão automáticas (micro decisões).
→ Precision to Decision
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Decisão Orientada por Dados Decisão Orientada por Dados
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Perfil dos Cientistas de Dados Perfil dos Cientistas de Dados HACKER Capacidade de codificar.
Domínio de arquiteturas tecnológicas de Big Data.
CIENTISTA Tomada de decisão baseada em evidências. Improvisação. Impaciência e inclinação à ação.
CONSELHEIRO DE CONFIANÇA
Habilidades de comunicação e relacionamento. Capacidade de elaborar decisões e entender os
processos decisórios.
ANALISTA QUANTITATIVO
Análise estatística Visual Analytics. Aprendizado de Máquina. Análise de dados não estruturados (texto, vídeo, etc).
EXPERT EM NEGÓCIOS
Compreensão de como o negócio funciona e lucra. Boa noção de onde aplicar o Analytics e o Big Data.
Fonte: DAVENPORT, T. Big Data no Trabalho: derrubando mitos e descobrindo oportunidades, 2014.
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Perfil dos Cientistas de Dados Perfil dos Cientistas de Dados
Fonte: DAVENPORT, T. Big Data no Trabalho: derrubando mitos e descobrindo oportunidades, 2014.
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A Influência dos Modelos Preditivos A Influência dos Modelos Preditivos
Databases
FONTE: SAS Institute – Diagrama de Venn relacionando modelagem estatística e aprendizado de máquina no universo de Ciência de Dados
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Analytics na EmbrapaAnalytics na Embrapa
➢Modelos agrícolas– clima,– crescimento,– produção,– irrigação,– adubação, etc.
➢Proc. de imagens➢Visão computacional➢Aprendizado de máquina➢E outras ....
Sensores + Dados-Análise + Decisão + Atuação
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Descoberta de marcadores genômicos em peixesDescoberta de marcadores genômicos em peixes
Conservação de germoplasmaDeterminar parentesco, pureza e sexo
Vírus mosaico do Trigo
Variedades resistentes ao vírus
Tambaqui Pacu Caranha
Vacina carrapato bovino
Genes em diferentes estágios de diferentes hospedeiros
Tolerância à seca em cana-de-açúcar
Genes associados à estresse hídrico
Biotecnologia e Bioinformática Biotecnologia e Bioinformática
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Fruticultura com IA e sensoresFruticultura com IA e sensores Câmeras e VANTs utilizados no
sensoriamento próximo de culturas Imagens aéreas utilizadas em
mapeamento de alta resolução Inteligência Artificial utilizada na
detecção e localização de frutos Visão estéreo empregada na
estimação de volume e peso dos frutos
Sensores para determinar alteração hídrica no caule
Aplicações Análise de variabilidade espacial Estimação de safra Monitoramento de pragas e
deficiências nutricionais Atuação e robótica Irrigação inteligente
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Smart Water Management Platform - SWAMP Smart Water Management Platform - SWAMP Uso de Internet das Coisas para desenvolvimento de métodos e técnicas para a gestão inteligente de água em irrigação de precisão.
Plataforma IoT: Uso de sensores de umidade, drones, dispositivos para irrigação a taxa variadas (VRI), e demais sensores, para monitoramento do crescimento da cultura e necessidade de irrigação
Chamada conjunto União Europeia – Brasil H2020-EUB-2017 Brasil – RNP e MCTIC
Parceiros: - Universidade Federal do ABC- Embrapa Instrumentação- Embrapa Informática Agropecuária
Pilotos: - Pivô central: Matopiba → soja- Gotejamento: Mantiqueira → Uva
(http://swamp-project.org/)
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IA para imputação e espacialização de IA para imputação e espacialização de dados de clima - ZARCdados de clima - ZARC
➢ Randon Forest Algorithm
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Redes Neurais – classificação de solos Redes Neurais – classificação de solos
Resultado: matriz de confusão➢ Treino: 20.556 amostras
➢ Teste: 5.140 amostras
➢ 13 classes de solo
➢ Precisão global: 82,78%➢ Maiores acurácias:
● Organossolo,● Latossolo, ● Argissolo
➢ Menores acurácias:● Plintossolo, ● Gleissolo, ● Cambissolo
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DIGIPATHOSDIGIPATHOS
➢ Base de dados com mais de 2 mil imagens contendo a identificação da cultura e da doença, bem como cerca de 46 mil imagens de sintomas isolados.
➢ Modelos baseados em processamento de imagens e inteligência artificial para identificação de sintomas de doenças para as culturas do algodão, café, cajueiro, cana-de-açúcar, citros, coqueiro, couve, feijão, mandioca, maracujá, milho, soja, trigo e videira.
➢ Protótipo de aplicativo móvel para identificação de pragas e doenças do café.
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Detecção de Contaminantes em TrigoDetecção de Contaminantes em Trigo
Giberela Deoxinivalenol Brotamento
Detecção é feita usando imagens hiperespectrais e análise espectral
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Detecção e Contagem de Carrapatos em GadoDetecção e Contagem de Carrapatos em Gado
Detecção é realizada usando imagens térmicas e visão computacional
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Pecuária do Futuro - Planejamento de Pastagem e Manejo de Pecuária do Futuro - Planejamento de Pastagem e Manejo de Alimentos Alimentos
Imagens de sensores – Drones e Satélites
Simuladores e Integração de Dados e Algoritmos
Dados Externos
Planejamento da produtividade de pastagem e sistema de gestão
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O futuro de analytics O futuro de analytics ➢ Aplicações baseadas em
Analytics – mais amigáveis: incorporadas em fluxos de trabalho e processos estabelecidos.
➢ Modelos com foco em negócios: podem ser implementados rapidamente (ex: logística, gerenciamento de riscos, preços, previsão de produtividade de culturas).
➢ Democratização do uso de analytics: disponibilidade de analytics nas mãos de uma ampla classe de usuários não-especialistas.
➢ Novas tecnologias, com facilidade de adoção: apontam para o próximo horizonte de análise de dados
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Agro 4.0: IoT Embrapa – Ambiente RuralAgro 4.0: IoT Embrapa – Ambiente Rural
Edital BNDEs Pilotos de IoT
Localização dos casos de uso
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Solução Integradora – Plataforma IoTSolução Integradora – Plataforma IoT
Precision to DecisionPrecision to Decision
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Programa de Aceleração de Startups em Soluções Programa de Aceleração de Startups em Soluções Digitais para o AgronegócioDigitais para o Agronegócio
http://venturehub.se/techstartad/
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Agrohub de Inovação em SP Agrohub de Inovação em SP
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Palestras:
➢ Situação da Iot no Agronegócio Brasileiro Hoje - Paulo Hermann - John Deere
➢ Uso da Iot hoj - Ricardo Inamasu – Embrapa Instrumentação
➢ Futuro da Iot no Brasil - Moacyr Martucci Jr. - POLI/USP
➢ Certificação de equipamentos – Master Certifications
➢ Academia e Mercado para IoT no Agronegócio
➢ Conectividade no Campo (produtores e técnicos)
Painéis:
➢ Trilha principal: 69 artigos técnico-científicos ➢ Trilha IC: 9 artigos completos ➢ Trilha pôster: 22 resumos de tecnologias ou
resultados intermediários
Submissões: