| Plataforma móvel para o controle de uso da terra visando a intensificação sustentável |
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| Curso |
Mestrado em Computação Aplicada |
| Tipo |
Dissertação |
| Data |
28/03/2016 |
| Área |
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Orientador(es) |
- Marcelo Augusto Santos Turine
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| Coorientador(es) |
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| Orientando(s) |
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| Banca |
- Ademar Pereira Serra
- Daniel de Castro Victoria
- Davi José Bungenstab
- Marcelo Augusto Santos Turine
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| Resumo |
A demanda mundial por alimentos e outros produtos agricolas mais sustentáveis continuar a aumentando nas próximas decadas. Como os recursos naturais são limitados, a intensi cação racional da área agricultável disponível e apontada como uma das melhores soluções para esse problema. Felizmente, as tecnologias da informação e infraestrutura disponveis para criação de ferramentas e aplicativos que permitam uma melhor gestão dos sistemas agrcolas evoluem rapidamente. Isso tem possibilitado o desenvolvimento de sistemas de informac~ao para agricultura e pecuaria de precisão que otimizam os recursos de produção. A principal demanda desses sistemas e, todavia, a agilidade e assertividade na coleta de informações em sistemas de produção que são muitas vezes bastante distintos.
Dentro desse contexto, foi desenvolvida por uma equipe de pesquisadores da Faculdade de Computação - FACOM da Universidade Federal de Mato Grosso do Sul - UFMS e validada pela Embrapa Gado de Corte uma plataforma em versão MVP (do inglês, Minimum Viable Product), denominada e-Land, baseada nos princípios do Projeto Orientado a Domínio (do inglês, Domain Driven Design - DDD). A plataforma e formada por dois componentes:
uma aplicação web e um aplicativo móvel, dedicados ao controle de operações agricolas, relacionando-as com as áreas do estabelecimento rural. A plataforma permite ao usuario a criac~ao em ambiente web a partir de uma estrutura altamente customizavel de tipos de uso da terra e operações agrcolas, assim como de questionários para coleta de dados das operações a campo, sendo possível a sincronização entre os aplicativos quando o acesso a internet estiver disponível. A plataforma foi validada pela equipe da Embrapa Gado de Corte que coordena o Sistema Interno de Garantia da Qualidade e o modelo de processo foi formalmente aprovado por sua Che a e adotado para uso institucional. Durante o desenvolvimento do projeto, seguindo-se os principios de DDD, houve intensa interação entre desenvolvedor e clientes, desenhando-se o projeto dentro das demandas apresentadas a campo, bem como fazendo-se os ajustes ou anotando-se as sugestões mais complexas para versões futuras. Portanto, conclui-se que com a adoção formal da plataforma pela Embrapa Gado de Corte, assim como com a geração de um relatório de melhorias futuras, os resultados da investigação científi ca e tecnologica propostos pelo presente projeto de pesquisa foram alcançados com sucesso, estando nesse momento em fase de registro de software junto ao Instituto Nacional da Propriedade Industrial do Brasil (INPI). |
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| SIstema de Classificação Automática de DEP Bovina (SICADEB) |
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| Curso |
Mestrado em Computação Aplicada |
| Tipo |
Dissertação |
| Data |
28/03/2016 |
| Área |
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Orientador(es) |
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| Coorientador(es) |
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| Orientando(s) |
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| Banca |
- Bruno Magalhaes Nogueira
- Edson Takashi Matsubara
- Eraldo Luis Rezende Fernandes
- Luiz Otavio Campos da Silva
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| Resumo |
A pecuária de corte, uma das principais atividades econômicas do Brasil, e responsável pela posição de destaque do país entre os grandes produtores mundiais de carne bovina. Considerando a magnitude de sua participação no mercado e crucial que tecnologias que auxiliem o rebanho brasileiro estejam cada vez mais ao alcance do criador, fornecendo diagnósticos antecipados da qualidade do produto que sera ofertado, levando em consideração fatores como competitividade, demanda do consumidor, e a relação com o meio ambiente. Ha muitas décadas, o melhoramento genético animal vem contribuindo com tecnologias, como Diferença Esperada na Progenie (DEP), para o incremento da produção de carne, assegurando uma seleção de animais alicerçada em critérios. Este trabalho pretende unir resultados de avaliações genéticas entregues a criadores do Programa GENEPLUS e técnicas de aprendizado de maquina que resultem em melhor classificação de animais para seleção. Tal classificação trata-se de categorizar a DEP de uma característica em elite, superior, regular e inferior. Estas classes, nesta sequencia, revelam a ordem dos melhores animais para os piores. Como as avaliações genéticas ´ ocorrem semestralmente, o objetivo deste trabalho e tentar aliviar o tempo de espera deste produtor pelos novos resultados, utilizando técnicas de aprendizado de maquina. Mais especificamente ser a realizada a indução por arvores de decisão em um banco de dados de programa de melhoramento genético animal para gerar predições confiáveis de classes para a DEP do peso a desmama. Vários experimentos foram feitos, alternando-se entre o pacote de software WEKA (Waikato Environment for Knowledge Analysis) e implementações da biblioteca SKLEARN. Os resultados dos experimentos mostraram que o uso do classificador traz vantagem para informar as quatro classes conseguindo boas métricas. Baseado nisto, o SIstema de Classificação Automática de DEP Bovina (SICADEB) foi proposto para aplicação do classificador no software de retorno de resultados de avaliação genética, os chamados sumários. |
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| Uma Ferramenta Computacional para Análise do Comportamento Alimentar Bovino |
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| Curso |
Mestrado em Computação Aplicada |
| Tipo |
Dissertação |
| Data |
16/12/2015 |
| Área |
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Orientador(es) |
- Maria Istela Cagnin Machado
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| Coorientador(es) |
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| Orientando(s) |
- Vanessa Aparecida de Moraes Weber
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| Banca |
- Debora Maria Barroso Paiva
- Maria Istela Cagnin Machado
- Pedro Paulo Pires
- Rodrigo da Costa Gomes
- Sergio Raposo de Medeiros
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| Resumo |
A pecuária bovina brasileira é essencialmente desenvolvida a pasto, situação essa que impõe desafios técnicos e gerenciais. A avaliação do comportamento animal frente ao manejo alimentar imposto a ele pode resultar em deficiências que podem ser corrigidas. Por exemplo, na estratégia nutricional e estrutural, levando a ganhos em eficiência. Considerando que a criação de bovinos em pastagens pode ser mais eficiente quanto à gestão do processo de nutrição e mais sustentável, observa-se uma considerável demanda por tecnologias que permitam incrementos nos índices produtivos. Analisando o estado da arte e da prática, identificou-se a ausência de ferramenta computacional para a análise do comportamento alimentar bovino em cochos de suplementação a pasto. Sob essa perspectiva, este trabalho propõe a concepção e o desenvolvimento de uma ferramenta computacional que auxilia noprocesso de gestão de suplementação de bovinos no pasto. Ele realiza o tratamento e a manipulação de dados de visitas dos animais em cochos de suplementação com o intuito de obter informações sobre o comportamento alimentar de bovinos para prover apoio à tomada de decisão. Adicionalmente, é projetada e criada uma base de conhecimento sobre esse tipo de comportamento que será alimentada por especialistas em nutrição animal a qual poderá ser futuramente utilizada por sistemas especialistas. Essa ferramenta contribuirá para facilitar a identificação de soluções para os problemas enfrentados pelos produtores quanto à nutrição de bovinos criados a pasto, fazendo possível essa atividade mais eficiente e mais sustentável do ponto de vista econômico e ambiental.
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| Análise de Imagens: Método Alternativo de Mensuração do Comprimento de Plântulas para Testes de Vigor |
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| Curso |
Mestrado em Computação Aplicada |
| Tipo |
Dissertação |
| Data |
11/12/2015 |
| Área |
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Orientador(es) |
- Amaury Antonio de Castro Junior
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| Coorientador(es) |
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| Orientando(s) |
- Marcos Pinheiro Vilhanueva
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| Banca |
- Amaury Antonio de Castro Junior
- Elisângela Silva da Cunha Rodrigues
- Matheus Bornelli de castro
- Wesley Nunes Goncalves
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| Resumo |
Para verificar se uma semente ´e de boa qualidade fisiológica, destacam-se os testes de vigor. Um dos testes de vigor mais simples e utilizados por pesquisadores da área ´e o de comprimento de plântulas, geralmente realizado manualmente. As sementes s˜ao mantidas em um germinador, durante 7 dias e, depois, as plântulas s˜ao medidas com uma régua. Dessa forma, o processo torna-se trabalhoso e custoso para grandes lotes de sementes. Nesse contexto, este trabalho apresenta um método alternativo e automatizado, que faz uso de técnicas de processamento e suaviza¸c˜ao de imagens, bem como de um método de extra¸c˜ao de contornos. Além das técnicas de processamento de imagens utilizadas, foi desenvolvido o protótipo de um dispositivo para captura de imagens das sementes germinadas. As imagens obtidas s˜ao tratadas e analisadas pelo software, através das técnicas implementadas de processamento de imagens como an´alise de histograma em tons de cinza, limiarização, filtro de média e comprimento da imagem através da contagem dos pixels, para obtenção do comprimento da plântula. Além da aplicação de técnicas de processamento de imagens em problemas da agricultura, o método proposto ´e diferenciado, pois torna o processo de aferi¸c˜ao mais rápido, preciso e menos trabalhoso, quando comparado ao método manual. |
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| Identificação do comportamento bovino a partir dos dados de movimentação e do posicionamento do Animal |
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| Curso |
Mestrado em Computação Aplicada |
| Tipo |
Dissertação |
| Data |
10/12/2015 |
| Área |
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Orientador(es) |
- Hana Karina Salles Rubinsztejn
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| Coorientador(es) |
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| Orientando(s) |
- Luiz Fernando Delboni Lomba
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| Banca |
- Eraldo Luis Rezende Fernandes
- Hana Karina Salles Rubinsztejn
- Irineu Sotoma
- Luciano Gonda
- Pedro Paulo Pires
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| Resumo |
Este trabalho aborda a identificação automática do comportamento bovino, utilizando os dados de movimentação e posicionamento do animal e algoritmos de classificação supervisionada. Um colar composto por GPS, acelerômetro, giroscópio e magnetômetro foi desenvolvido e utilizado no pescoço de novilhas, mantidas no pasto experimental da Embrapa Gado de Corte, na cidade de Campo Grande / MS. Quatro unidades do colar coletaram mais de 500 horas de dados, sendo 71 horas com observação e anotação simultânea de um pesquisador. Os dados dos colares e das observações foram unificados e utilizados para construir o modelo de classificação automática dos comportamentos. Para classificar quatro comportamentos primário (Pastando/Procurando, Andando, Em Pé e Deitado), o algoritmo Random Forest obteve acurácia média de 93,99%. Separando os momentos que o animal estava Em Pé / Deitado Parado ou Ruminando, o modelo apresentou acurácia média de 89,55%. O trabalho também propõe uma metodologia para classificação dos comportamentos utilizando os dados dos colares e outras variáveis, tais como locais de interesse ou comportamentos já identificados. O comportamento Bebendo Água foi classificado utilizando as coordenadas geográficas e apresentou acurácia de 94,1%, enquanto sem elas a acurácia foi de apenas 71,2%. Esta pesquisa é fruto da parceria entre a FACOM / UFMS e a Embrapa Gado de Corte, dentro da linha de pesquisa de Tecnologias Computacionais para Pecuária |
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| Estação de Baixo Custo para Monitoramento da Presença de Animais em Cochos de Alimentação |
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| Curso |
Mestrado em Computação Aplicada |
| Tipo |
Dissertação |
| Data |
28/09/2015 |
| Área |
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Orientador(es) |
- Debora Maria Barroso Paiva
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| Coorientador(es) |
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| Orientando(s) |
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| Banca |
- Debora Maria Barroso Paiva
- Leiliane Cristine de Souza
- Maria Istela Cagnin Machado
- Rodrigo da Costa Gomes
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| Resumo |
O estudo sobre o relacionamento entre o comportamento animal e sua nutrição é uma área de pesquisa em bovinocultura. No que tange à suplementação a pasto nota-se uma carência de pesquisas que contribuam para o aumento da eficiência dessa técnica no contexto de tecnologias de pecuária de precisão. Este trabalho está inserido nesse domínio e tem como objetivo identificar e implementar uma solução para monitoramento de visitas ao cocho de suplemento para suporte à avaliação do comportamento por grupos de bovinos. Busca-se auxiliar a avaliação da suplementação de bovinos a pasto e a gestão de rebanhos por meio da construção de uma estação automatizada para cochos de alimentação. Foram utilizadas as tecnologias de Radio-Frequency Identification (RFID) para a identificação dos animais, uma plataforma de microcontroladores de baixo custo para automatizar a solução e foi desenvolvido um protocolo para transferir os dados para softwares de gestão do rebanho. O projeto foi desenvolvido por meio de uma parceria entre a Faculdade de Computação da Universidade Federal de Mato Grosso do Sul e a Embrapa Gado de Corte, em Campo Grande- MS. O equipamento se mostrou funcional na identificação do animal que visita o cocho e na captação de dados ambientais durante a visita. Espera-se que a tecnologia gerada possa
beneficiar a bovinocultura de corte brasileira, seja por meio do fomento da pesquisa em nutrição de precisão ou por auxiliar a aumentar o nível gerencial de propriedades rurais, tornando a atividade mais eficiente e mais sustentável do ponto de vista econômico e ambiental. |
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| Inteligência Artificial Aplicada à Predição do Ponto de Abate de Bovinos de Corte Confinados |
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| Curso |
Mestrado em Computação Aplicada |
| Tipo |
Dissertação |
| Data |
29/06/2015 |
| Área |
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Orientador(es) |
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| Coorientador(es) |
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| Orientando(s) |
- Gilson Saturnino dos Santos
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| Banca |
- Bruno Magalhaes Nogueira
- Gedson Faria
- Rodrigo da Costa Gomes
- Saulo da Luz e Silva
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| Resumo |
O Brasil é o maior exportador de carne bovina do mundo, no entanto, ainda precisa atender a requisitos de produtividade e de qualidade para continuar fornecendo a um crescente e exigente mercado interno e externo. Com relação a qualidade da carne, um dos fatores que influenciam positivamente é o acabamento ideal de gordura do animal, por isso, os frigoríficos preferem animais com estas características e incentivam financeiramente os produtores a fornecerem bovinos com acabamento de gordura e peso adequado. Contudo, para atingir este objetivo, é necessário realizar o abate no momento ideal, melhorando tanto a qualidade quanto a produtividade. A proposta deste trabalho foi desenvolver um software para apoiar a decisão do momento de abate. Para isso, foram realizados os processos de Seleção de Atributos e de geração de classificadores, totalizando a avaliação de 34 implementações de algoritmos de Inteligência Artificial, entre eles, Redes Neurais Artificiais, Árvores de Decisão e LibSVM, aplicados a uma base de dados de 1768 exemplos de animais confinados. Estes dados contém informações da dieta utilizada no confinamento e da espessura de gordura dos bovinos, obtidas por meio de ultrassonografia. A avaliação dos classificadores foi realizada por meio das métricas de acurácia, Medida-F e Área ROC, utilizando a metodologia Stratified Cross-Validation, com a divisão dos exemplos em 10 partes. Os resultados permitiram visualizar quais características dos bovinos são mais relevantes e qual algoritmo de classificação é mais eficiente para predição tanto do peso ideal quanto do tempo ideal para abate. O classificador escolhido, com uma acurácia de 92,7%, foi incorporado ao desenvolvimento de um sistema, intitulado PredPA, que pode ser utilizado por produtores e especialistas da área de criação de bovinos, no início do confinamento, para predição do tempo e peso ideal para abate. |
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| Uma solução ao problema da dispersão de pássaros baseada em Enxame de Robôs utilizando o campo potencial de Lennard-Jones |
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| Curso |
Mestrado em Computação Aplicada |
| Tipo |
Dissertação |
| Data |
03/06/2015 |
| Área |
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Orientador(es) |
- Reginaldo Inojosa da Silva Filho
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| Coorientador(es) |
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| Orientando(s) |
- Alexsandro Procópio da Silva
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| Banca |
- Amaury Antonio de Castro Junior
- Fabrício Augusto Rodrigues
- Jonathan de Andrade Silva
- Reginaldo Inojosa da Silva Filho
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| Resumo |
O uso da abordagem de Enxame tem atraído a atenção da comunidade científica nas aplicações de sistemas devido a capacidade de coordenação e controle de multi-robôs[23]. O objetivo principal desse trabalho consiste em utilizar os principais conceitos e propriedades referentes ao Enxame de Robôs para propor uma solução alternativa para dispersão de pássaros em áreas agrícolas. a solução consiste em empregar um grupo de robôs móveis para monitoramento de uma área agrícola. quando violado o acesso desse local por pássaros, os robôs executam procedimentos para dispersá-los da região. Foram realizados experimentos em um ambiente de simulação 3D com diferentes contextos e os resultados são discutidos nesse trabalho. Acredita-se, que no futuro, o emprego dessa abordagem na agricultura poderá minimizar os danos provocados pelos pássaros na vegetação cultivada. |
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