Tendências em sistemas digitais e tecnologia da informação

A digitalização está permeando todas as áreas de nossas vidas profissionais e pessoais em uma extensão nunca vista antes. Esse desenvolvimento também é evidente na agricultura, especialmente em máquinas agrícolas.

Como resultado, quase nenhuma máquina, sistema ou produto novo surge no mercado sem eletrônica e softwares mais ou menos complexos. Quanto mais caro um produto, mais importantes se tornam os serviços e a manutenção profissional.

Consequentemente, máquinas com desempenho superior estão naturalmente conectadas à internet. No entanto, a tendência para a automação cada vez maior exige sistemas cada vez mais inteligentes, como o uso de tecnologia de sensores complexos, tecnologia de controle e regulação e inteligência artificial.

Sistemas inteligentes para aumentar a automação

No entanto, essa tendência não é coincidência; deve-se essencialmente aos seguintes fatores:

• A demanda por trabalho de qualidade nos diversos processos envolvidos na produção agrícola está em constante aumento. A precisão no cultivo do solo, tecnologia de semeadura, proteção de cultivos, fertilização e tecnologia de colheita exige controle e monitoramento sofisticados de processos, bem como a tecnologia de sensores e atuadores correspondentes.

• A complexidade das máquinas está em constante aumento. Por outro lado, há uma escassez de pessoal operacional devidamente qualificado. Tais sistemas inteligentes e complexos exigem um conceito operacional o mais simples possível.

• Há uma pressão considerável para aumentar ainda mais a eficiência do trabalho. Os recursos devem ser conservados e as horas de trabalho reduzidas. Portanto, é necessário aumentar ainda mais a potência das máquinas. As configurações da máquina devem, portanto, ser ajustadas com a maior precisão possível às condições ambientais. Para isso, também é necessária a tecnologia de sensores correspondente.

• Problemas, erros e falhas de componentes ou sistemas consomem muito tempo e dinheiro. Portanto, os problemas devem ser identificados precocemente, o que requer o uso de tecnologia de sensores, que pode ser muito complexa em alguns casos.

• Devido às mudanças climáticas, com períodos de seca por um lado e chuvas intensas por outro, torna-se cada vez mais necessário reconhecer situações inesperadas e responder a elas com flexibilidade.

• As pressões de tempo e custo, em última análise, levam máquinas e sistemas a se tornarem cada vez mais automatizados e, em última análise, a operarem de forma autônoma. O sistema deve monitorar a si mesmo, seu ambiente e o processo de trabalho, e ser incorporado a um sistema de gestão.

No entanto, isso só é possível graças ao rápido desenvolvimento de novas tecnologias inovadoras. A digitalização, e a inteligência artificial em particular, desempenham atualmente um papel importante. Desde que os dados apropriados estejam disponíveis, métodos de IA podem ser usados para modelar uma ampla variedade de processos. Isso permite, por exemplo, obter informações de dados de imagem para controle de processos.

Modelos podem ser treinados com base nisso. Modelos de alta qualidade permitem a realização de previsões, facilitando assim processos automatizados de tomada de decisão. Isso requer sistemas de sensores abrangentes e métodos de aprendizado de máquina. Graças a tecnologias de comunicação acessíveis, os dados do processo são frequentemente entregues diretamente à nuvem do fabricante, onde podem ser avaliados e processados de forma conveniente.

Muitos novos desenvolvimentos são evidentes nessa área, os quais são descritos em mais detalhes a seguir.

Desenvolvimentos inovadores

Os desenvolvimentos na área de sistemas digitais e TI foram divididos em quatro categorias diferentes, algumas das quais se sobrepõem:

• Tecnologia de sensores e sistemas de previsão

• Visão computacional

• Sistemas de gestão

• Componentes de hardware e software

Tecnologia de sensores e sistemas de previsão

Sensores são usados para registrar parâmetros individuais e fornecer dados. Para avaliar corretamente as situações e basear decisões nelas, muitas vezes é necessário implementar modelos pré-treinados com métodos de IA. O monitoramento de vibração é um exemplo típico.

A Agrosentinels Kft. oferece um sensor de vibração de mesmo nome em combinação com um sistema de diagnóstico que permite o monitoramento de falhas em tempo real e a detecção precoce de danos em componentes de máquinas agrícolas.

A empresa italiana COMET S.p.A. apresenta o Campus, um sistema de diagnóstico para bombas em equipamentos de proteção de cultivos baseado em diversos sensores. A EMILIANA SERBATOI S.r.L. oferece o Emil Level, um sensor de nível projetado principalmente para uso em tanques móveis.

Outro produto muito interessante é o Intuitu Smart Pressure Assistant da Nokian Heavy Tyres Ltd. Assim como em um sistema de monitoramento da pressão dos pneus, o sensor de pressão dos pneus é integrado diretamente ao pneu e transmite dados de pressão, temperatura e peso para um smartphone via nuvem. Isso permite que a pressão correta dos pneus seja ajustada convenientemente. O TECALEMIT Flow é um medidor de vazão para sistemas de tanques que também está conectado a uma nuvem de dados.

A irrigação sob medida está se tornando cada vez mais importante. O pré-requisito para isso é o conhecimento da água disponível para as plantas no solo. Para tanto, a Drought Analytics GmbH, uma spin-off do Centro de Pesquisa de Jülich, desenvolveu o Dürrepilot, que fornece um poderoso sistema de gerenciamento de irrigação baseado em sensores TDR no solo, modelos de plantas e previsões meteorológicas diárias.

A empresa austríaca Bauer, especialista em irrigação, desenvolveu o Cosmofield. Ele utiliza o princípio da detecção de nêutrons cósmicos para medir a umidade do solo. Um sensor cobre de 5 a 10 hectares de terra arável, eliminando a necessidade de um grande número de sensores de solo individuais.

No campo da detecção de pragas, a EFOS d.o.o. apresenta a AURA 2 SC, uma armadilha para insetos movida a energia solar que utiliza luz UV em vez de feromônios e possui avaliação baseada em IA. A mesma empresa também desenvolveu a BARKB SC, uma armadilha para besouros movida a energia solar com avaliação automatizada.

Visão computacional

O desenvolvimento de sistemas de câmeras cada vez mais acessíveis e, acima de tudo, as possibilidades de análise de imagens por meio de aprendizado de máquina levaram a uma série de novos desenvolvimentos. Em particular, a avaliação de imagens de drones está se tornando cada vez mais diversificada.

A Proofminder Services utiliza imagens de drones e câmeras de alta resolução no AI Agronomist para detecção de ervas daninhas, previsão de produtividade, contagem de safras, avaliação de danos climáticos e à vida selvagem, bem como para a criação de mapas precisos de pulverização, suportando mais de 30 casos de uso.

O ZONEYE, da Skymaps s.r.o., também utiliza um algoritmo de IA baseado em nuvem para detectar mais de 30 espécies de plantas a partir de imagens de drones. A Universidade de Ciências Aplicadas de Kiel desenvolveu o Dynamic Field Scout, que utiliza ortofotos de drones para determinar os contornos atuais e exatos do campo e também detectar obstáculos no processo. A Photoheyler GmbH oferece a plataforma de treinamento Custom AI para treinar algoritmos de IA com as próprias imagens do usuário.

A Brigade Electronics oferece um novo sistema de monitoramento de câmera frontal com detecção de pessoas e tráfego baseada em IA, incluindo mensagens de alerta. A câmera frontal já foi testada pela DLG.

O EasyMatch, da Amazonen Werke GmbH, permite o ajuste automatizado do distribuidor de fertilizantes, identificando o fertilizante comercial a ser aplicado por meio de análise de imagem. A Hagedorn Software Engineering GmbH está lançando o VISION, um sistema de câmeras 3D baseado em IA que pode ser usado para monitorar a qualidade de trabalho dos implementos. Por exemplo, bloqueios em um cultivador podem ser detectados automaticamente.

O Vision Pro da FieldBee, por outro lado, é uma solução de retrofit para um sistema de direção, mas também inclui uma câmera RGB e NIR para calcular um índice de vegetação (EVI) em tempo real. Com o WIN – Weeder Intelligent Network, a Rau Serta Hydraulik GmbH oferece um sistema de reconhecimento de linhas baseado em câmera para controle de enxadas e orientação de esteiras.

A Claas desenvolveu o reconhecimento de peças de reposição com suporte de IA usando a análise de imagem de uma fotografia para encontrar rapidamente a peça de reposição correta.

Sistemas de gestão

Quanto mais caro e complexo um sistema se torna, mais importante se torna o gerenciamento da máquina. Alta utilização da máquina, monitoramento e funcionalidades otimizadas são pré-requisitos para uma operação eficiente.

A Lemken já apresentou desenvolvimentos inovadores no passado com o iQblue. O sistema de monitoramento de ferramentas iQblue para avaliar a condição das lâminas do cultivador, apresentado (e premiado) há dois anos, foi expandido para se tornar o iQblue Smart Implement. Além da velocidade do rolo, o fluxo da colheita também é monitorado para detectar bloqueios. O iQblue Machine Connect permite que combinações de dispositivos com e sem função ISOBUS própria sejam conectadas em rede em uma única unidade.

A Claas, por outro lado, desenvolveu um sistema de assistência com suporte de IA para a operação e manutenção de máquinas. Um chatbot com módulo de análise auxilia com perguntas específicas e apoia o planejamento de medidas de manutenção e reparo na oficina autorizada. O Claas Green Yield Score permite a coleta e alocação automatizadas de dados de emissões ao longo das cadeias de produção agrícola. Isso envolve a alocação do consumo de combustível às respectivas etapas do processo.

Com os Serviços Conectados ao Operador, a Case IH oferece um total de quatro serviços digitais para auxiliar os motoristas a otimizar o uso de suas máquinas, evitando erros e aumentando a produtividade. O Operator Insight analisa os dados da máquina em tempo real e fornece feedback imediato ao motorista. O Relatório Operacional analisa o consumo, as emissões de CO2 e o desempenho, vincula os dados ao conhecimento especializado, identifica erros operacionais e mostra as tendências de consumo e emissões, incluindo sugestões específicas de melhoria. O Painel Operacional oferece aos revendedores uma ferramenta poderosa para o planejamento proativo da manutenção e a melhoria do serviço. O Consultor do Operador gera feedback individual de direção com base nos dados da máquina.

A FarmBlick GmbH desenvolveu o SRC Smart Relay Cropping, uma ferramenta para planejamento automático de pista, otimização de campo e transferência de dados diretamente para o sistema de direção.

Com a Unidade de Controle de Tração TCU da AgXeed b.v., tarefas planejadas centralmente podem ser realizadas com uma frota multimarcas existente (trator, máquina autopropelida, robô, etc.). Dependendo do nível de tecnologia, o escopo do pedido pode variar desde linhas de trilhos até roteamento completo, incluindo configurações de implementos.

A Maschinenfabrik Bernhard Krone desenvolveu o SPARTA, um sistema para a descrição padronizada do comportamento espaço-temporal (trajetórias) dos movimentos das máquinas. O objetivo é a interoperabilidade entre combinações de máquinas de diferentes fabricantes.

A Syngenta Agro GmbH está lançando dois novos sistemas: Cropwise Operations AI Machine Pool, uma plataforma de aluguel de máquinas que sugere combinações ideais de equipamentos entre agricultores por meio da análise em tempo real do trabalho de campo planejado e da utilização das máquinas. O Machine Manager permite a criação de ordens de serviço levando em consideração o relevo do campo, o tipo e a composição do solo, as condições climáticas e os estágios de crescimento da cultura. Um módulo telemático integrado permite a alocação de máquinas, o controle de qualidade e o monitoramento em tempo real.

A AGMO Inc. oferece o SeamOS, uma plataforma de "ecossistema como serviço". O sistema operacional aberto permite o desenvolvimento de aplicativos e plug-ins, por exemplo, para aplicações ISOBUS.

Com o Panorama Passmaster, a PTx oferece uma visualização em tempo real dos dados da máquina, incluindo a troca de dados entre máquinas na cabine do trator, facilitando assim a coordenação do trabalho entre várias máquinas e operadores, combinando mapas de aplicação.

Componentes de hardware e software

Novos componentes de hardware e software formam a base para sistemas mais complexos e um maior grau de automação.

A Centro Motion desenvolveu um novo display e controlador chamado CrossCore A100. O WEED-IT DASH da Rometron B.B., por outro lado, faz parte de um sistema de pulverização localizada composto por uma tela sensível ao toque, controlador e módulo de comunicação. A Neousys Technology GmbH oferece o Fanless Flattop, uma unidade de controle à prova de poeira com seis entradas de câmera para aplicações de IA. O STEERMASTER da Marinelli é um sistema para integração de sensores, controle remoto e aquisição de dados para condução autônoma.

O NX Next Motion da Arnold NextG GmbH é extremamente interessante. Trata-se de um sistema drive-by-wire completo que substitui as conexões mecânicas da direção, freios e acionamento por eletrônicas e é aprovado para uso em estradas. A solução de retrofit DUXALPHA da mesma empresa é um sistema de orientação 3D para terrenos off-road. As faixas de rodagem são planejadas de acordo com a inclinação do terreno e a largura de trabalho.

O logiBUS2026 da HR Agrartechnik GmbH é um excelente exemplo. Esta é a próxima versão de um ambiente de desenvolvimento gráfico intuitivo para aplicações ISOBUS. O ISO Cloud Control da Zunhammer também é interessante: aqui, o Controlador de Tarefas ISOBUS é conectado diretamente à nuvem. Um novo cartão de aplicação é, portanto, sincronizado imediatamente com o veículo.

O Smartstick da Hagedorn Software GmbH substitui o pendrive para transferência de ordens, rotas de condução e mapas de aplicação por um aplicativo no smartphone do usuário. O terminal o reconhece como um pendrive. A AgGateway apresenta uma nova versão do ADAPT, um modelo de dados para um layout de arquivo comum, portátil e interoperável.

Com o Mela, a IAV GmbH oferece um sistema que pode ser usado para analisar vídeos grandes, dados de medição ou textos. O VLLM – uma ferramenta já amplamente utilizada no setor automotivo – permite a geração de cenários críticos de direção.

Conclusão e perspectivas

A Agritechnica deste ano também apresentará uma ampla gama de novos desenvolvimentos na área de sistemas digitais e TI. As possibilidades oferecidas pela inteligência artificial, e em particular pelo aprendizado de máquina, estão sendo exploradas em diversas aplicações.

No processamento de imagens, em particular, isso pode ser usado para gerar informações que antes estavam disponíveis apenas para seres humanos. Componentes sofisticados como parte de sistemas complexos exigem o desenvolvimento de novos sistemas de gestão para que as máquinas possam ser utilizadas com eficiência. As decisões estão sendo cada vez mais transferidas para o sistema.

Portanto, é de se esperar que cada vez mais sistemas autônomos sejam apresentados no futuro, mas sua aplicação benéfica também precisa ser comprovada.

Por Heinrich Prankl, Wieselburg (Austria)