A aquicultura caracteriza-se como um sistema de produção de organismos (plantas e animais) em ambiente aquático controlado, sendo geralmente aplicada de forma sustentável nas fazendas por apresentar um rápido retorno econômico na produção de alimentos. Informações precisas e rápidas sobre a qualidade da água são fundamentais para garantir tanto a sobrevivência de peixes, quanto sua correta conversão alimentar. Nesse contexto, o objetivo deste artigo foi desenvolver um sistema de apoio à decisão, baseado na teoria dos conjuntos fuzzy, para a avaliação das condições de qualidade de água e sua influência na ambiência de tilápias do Nilo. A execução deste trabalho foi dividida em três etapas: a) levantamento bibliográfico dos parâmetros de qualidade de água, considerando sua influência no desempenho produtivo dos peixes; b) utilização dos resultados da fase anterior, somado a contribuições dos especialistas, para o desenvolvimento de um sistema de inferência fuzzy para diagnóstico da qualidade de água nos tanques de criação; c) Utilização do sistema fuzzy elaborado previamente para análise de um banco de dados representante de um tanque comercial de criação de tilápia-do-nilo. Os resultados obtidos mostraram-se adequados para a classificação da qualidade da água para tilápias-do-nilo, utilizando o processo de modelagem fuzzy. As classificações determinadas pelo modelo fuzzy assemelham-se com a classificação dada pelo modelo booleano. Contudo, as divergências encontradas entre os modelos mostram-se relevantes à medida que pequenas oscilações observadas nas variáveis de entrada (temperatura e pH) não indicam alterações bruscas na variável de saída do modelo (qualidade da água), no caso do modelo fuzzy.
To attend to the growth of the demand for food, diverse technologies have been put at hand to rural producers in ways to reduce costs, losses and increase productivity. It is transforming the production at the farms and is becoming visible the use os devices such as drones, robots and apps in a new concept called Smart Farming, which take advantage of the resources from Agriculture 4.0 to promote the development of systems that monitor the production in real time, generating info used at the decision making by producers. In Smart Farming, the pisciculture production benefits itself from the use of robotics as an agent to monitor the fish tanks, assisting the decision making. This project aims to present the building of FishBoard, which is the proposal for integrations os two systems, where one is responsible of the physical part in the process of monitoring (involving logic in the data gathering) and the other one is the accessibility part (developing an app the enables the data visualisation and interpretation in real time). The physical part of the project consists in a robot, adapted with a microcontroller responsible of searching the breeding tanks surface collecting productivists infos through its sensors (water and air temperature, as well as humidity, luminosity and pH), for later sending them to a server via Wifi; once the informations are in the server, the app uses them as a data source to supply dashboards, which shows informative graphics to facilitate the interpretation and enable the decision making by the producer. The robot prototype was developed using an ESP8266 NodeMCU microcontroller and with the followings sensors of water temperature (dsi8b20), air temperature and humidity (DHT-22), brightness (P7 -GBK) and PH (ph4502c), its movement was evaluated through tests carried out in tanks of correlated dimensions and it was successful identifying obstacles and making detours. The device has been successfully connected to a remote server, where a data structure exists, and the integration of the physical system with a mobile application has also been completed.
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