69 Desafios da robótica e da Inteligência Artificial no domínio da agropecuária JOSÉ SANTOS-VICTOR Professor Distinto, Instituto Superior Técnico (IST), Departamento de Engenharia Eletrotécnica e de Computadores, Instituto de Sistemas e Robótica | Lisboa (ISR-Lisboa), Laboratório de Robótica e Sistemas de Engenharia (LARSyS) Escrevo esta reflexão na sequência de uma discussão estimulante no decorrer da recente edição da Ovibeja, num painel organizado pela empresa Monte do Pasto, dedicado ao tema “Smart Cattle: Inteligência Artificial e Agropecuária do Futuro”. A reflexão reflete também o perfil do LARSyS1 – Laboratório de Robótica e Sistemas de Engenharia, que desenvolve investigação, formação avançada e transferência de tecnologia em várias áreas de interesse societal ligadas ao Oceano, às Cidades, à Aeronáutica e Espaço, Saúde, Robótica e Inteligência Artificial para interação com humanos. Esta análise estará focada nalguns projetos desenvolvidos no LARSyS ou em metodologias que já usamos noutros sectores e que poderão ser aplicadas na agropecuária. Do ponto de vista das aplicações da robótica, uma das características desafiantes no sector da agropecuária tem que ver com a operação em ambientes não estruturados onde a perceção e a tomada de decisão de um sistema artificial são mais complexas 1 www.larsys.pt 2 Field Robotics é, precisamente, o domínio da robótica que envolve a utilização de máquinas autónomas e respetivas aplicações em ambientes não estruturados onde as condições são mais dificilmente controladas. (Nota da equipa editorial) 3 “Comparing a new non-invasive vineyard yield estimation approach based on image analysis with manual sample-based methods”, G Victorino, RP Braga, J Santos-Victor, CM Lopes, Agronomy 12 (6), 1464, 2022. (por exemplo, noutros sectores de Field Robotics2 como o espaço ou os ambientes marinhos). Nalgumas áreas, já se recorre a elevados níveis de automação, nomeadamente com veículos terrestres guiados por GPS que recolhem informação sobre diversas variáveis ambientais que permitem apoiar a operação de uma instalação. No caso do LARSyS, temos desenvolvido vários estudos no sector da vinha, nomeadamente para a estimação antecipada da produção de uma vinha ou para a estimação do potencial hídrico das plantas, explorando métodos de visão artificial e inteligência artificial. Num dos casos, recorremos a técnicas de visão por computador para analisar a densidade de folhas numa videira e a quantidade de cachos produzidos durante as várias fases de vida da planta. Com a recolha desses dados e a utilização de algoritmos de aprendizagem automática (machine learning) foi possível estimar com bastante antecipação e precisão a produção de uma vinha3. Num segundo exemplo, foi possível
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