Simulação na validação de sistemas computacionais para a agricultura de precisão

Mello, Braulio Adriano de; Caimi, Luciano L.

doi:10.1590/s1415-43662008000600015

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“…Simulation models are essential in the identification of factors that influence agricultural production and moreefficient managements (Mello & Caimi, 2008;Leal et al, 2015). Artificial intelligence (AI) techniques have emerged as an alternative in the development of simulation and optimization models (Leal et al, 2015;Soares et al, 2015).…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Artificial intelligence in seeding density optimization and yield simulation for oat

Dornelles

Kraisig

Silva

et al. 2018

Rev. bras. eng. agríc. ambient.

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A B S T R A C TArtificial intelligence may represent an efficient strategy for simulation and optimization of important processes in agriculture. The main goal of the study is to propose the use of artificial intelligence, namely artificial neural networks and genetic algorithms, respectively, in the simulation of oat grain yield and optimization of seeding density, considering the main succession systems of southern Brazil. The study was conducted in a randomized complete block design with four replicates, following a 4 x 2 factorial scheme, for seeding densities (100, 300, 600 and 900 seeds m -2 ) and oat cultivars (Brisasul and URS Taura), in succession systems of corn/oats and soybean/oats. A multi-layered artificial neural network and a genetic algorithm were implemented in Java programming language, and the results obtained from this implementation were compared with traditional polynomial regression. The use of artificial intelligence through neural networks and genetic algorithms allows the efficient simulation of oat grain yield and better optimization of seeding density in comparison to polynomial regression, considering the main succession systems in southern Brazil.Inteligência artificial na otimização da densidade de semeadura e simulação da produtividade da aveia R E S U M O O uso de inteligência artificial pode representar uma estratégia eficiente de simulação e otimização de processos importantes na agricultura. O objetivo deste estudo é propor o uso de inteligência artificial via redes neurais artificiais e algoritmos genéticos, respectivamente, na simulação da produtividade de grãos de aveia (Avena sativa) e na otimização da densidade de semeadura, nos principais sistemas de sucessão do sul do Brasil. O estudo foi conduzido em blocos ao acaso com quatro repetições em esquema fatorial 4 x 2, para as densidades de semeadura (100, 300, 600 e 900 sementes m -2 ) e cultivares de aveia (Brisasul e URS Taura), nos sistemas de sucessão milho/aveia e soja/aveia. Implementou-se uma rede neural artificial de múltiplas camadas e um algoritmo genético, em linguagem de programação Java, e comparou-se os resultados obtidos desta implementação com análises tradicionais de regressão polinomial. O uso de inteligência artificial via redes neurais artificiais e algoritmos genéticos permite simular com eficiência a produtividade de grãos de aveia e melhor otimização da densidade de semeadura na comparação com regressão polinomial, considerando os principais sistemas de sucessão no sul do Brasil.

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Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Artificial intelligence in seeding density optimization and yield simulation for oat

Dornelles

Kraisig

Silva

et al. 2018

Rev. bras. eng. agríc. ambient.

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“…Existe uma considerável variedade de insetos que afetam negativamente a produc ¸ão de frutas [Sharma et al 2017]. No sul do Brasil, pesquisadores apontaram a mosca-dasfrutas Ceratitis Capitata como uma das pragas mais críticas presentes em árvores frutíferas [Mello e Caimi 2008]. Para mitigar as infestac ¸ões por este inseto, os produtores usam pesticidas.…”

Section: Armadilhas Inteligentesunclassified

Modelagem de uma RSSF para manejo de pragas em pomares usando o simulador Eboracum

Zanini

Souza

Brisolara

et al. 2021

Anais Do XIII Congresso Brasileiro De Agroinformática (SBIAGRO 2021)

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O Eboracum é um framework extensível para modelagem e simulação de redes de sensores sem fio (RSSF). Este fornece primitivas de alto nível de abstração para modelagem da plataforma de hardware bem como aspectos da aplicação, permitindo assim avaliar a eficiência de soluções de RSSF dedicadas a uma dada aplicação. Neste trabalho, empregamos o Eboracum para a modelagem de uma solução de RSSF para o manejo integrado de pragas baseado em armadilhas eletrônicas. Uma pequena extensão do simulador foi proposta para a modelagem das armadilhas como nodos sensores. Com base na modelagem proposta e em resultados preliminares de simulação, a eficiência desta solução é discutida e prospeta-se otimizações.

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“…An increase in the application of automation (Grift et al, 2008) and informatics (Mello & Caimi, 2008) in the agricultural area can be observed in recent times. New agricultural practices, related to Precision Agriculture, have enhanced the importance in the research of embedded sensors and communication networks (Auernhammer & Speckman, 2006) for the study of spatial variability and remote sensing applications.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Design and implementation of an electronic architecture for an agricultural mobile robot

Godoy¹,

Tabile²,

Pereira³

et al. 2010

Rev. bras. eng. agríc. ambient.

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A current trend in the agricultural area is the development of mobile robots and autonomous vehicles for remote sensing. One of the major challenges in the design of these robots is the development of the electronic architecture for the integration and control of the devices. Recent applications of mobile robots have used distributed architectures based on communication networks. A technology that has been widely used as an embedded network is the CAN protocol. The implementation of the ISO11783 standard represents the standardization of the CAN for application in agricultural machinery. This work describes the design and implementation of an electronic architecture for a mobile agricultural robot. The discussions are focused on the developed architecture, the wireless communication system for teleoperation and the distributed control based on CAN protocol and ISO11783. The evaluation of the developed system was based on the analysis of performance parameters such as motor response and architectural time delay obtained with the robot operation. The results show that the developed architecture can be applied for teleoperation and distributed control of agricultural robots meeting the requirements for accurate robot movement and an acceptable response time for robot control commands and supervision.Key words: CAN protocol, ISO11783 standard, teleoperation, distributed control Projeto e implementação de uma arquitetura eletrônica para um robô agrícola móvel RESUMO Uma tendência atual na área agrícola é o desenvolvimento de robôs móveis e veículos autônomos para sensoriamento remoto. Um dos grandes desafios no projeto desses robôs é o desenvolvimento da arquitetura eletrônica para integração e controle dos dispositivos. Em aplicações recentes desses robôs tem-se utilizado arquiteturas distribuídas baseadas em redes de comunicação. Uma tecnologia amplamente usada como rede embarcada é o protocolo CAN. A implementação da norma ISO11783 representa a padronização do protocolo CAN para aplicações agrícolas. Este artigo apresenta o projeto e a implementação de uma arquitetura eletrônica para um robô agrícola móvel. As discussões são focadas na arquitetura desenvolvida, no sistema de comunicação sem fio para teleoperação e no controle distribuído através da rede CAN e da ISO11783. A avaliação dos sistemas é baseada na análise de parâmetros de desempenho como resposta dos motores e tempo de resposta da arquitetura, obtidos com a operação do robô. Os resultados mostram que a arquitetura desenvolvida pode ser aplicada para teleoperação e controle distribuído de robôs agrícolas cumprindo os requisitos para a obtenção de uma movimentação precisa e um tempo aceitável de resposta para comandos de controle e supervisão do robô.Palavras-chave: protocolo CAN, padrão ISO11783, teleoperação, controle distribuído 1 EESC, Av. Trabalhador São

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Simulação na validação de sistemas computacionais para a agricultura de precisão

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Artificial intelligence in seeding density optimization and yield simulation for oat

Artificial intelligence in seeding density optimization and yield simulation for oat

Modelagem de uma RSSF para manejo de pragas em pomares usando o simulador Eboracum

Design and implementation of an electronic architecture for an agricultural mobile robot

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