TOSCAN
Aconselhamento especializado assente em IA para pequenos agricultores
Desafio
A agricultura de pequena escala desempenha, atualmente, um papel importante para a resiliência, sustentabilidade e segurança do setor agroalimentar. No entanto, este tipo de agricultura continua a ser o mais afetado por desafios associados quer às alterações climáticas, quer à falta de informação especializada dos seus profissionais. Embora a generalização da utilização da internet tenha vindo oferecer um conjunto de ferramentas adicionais a estes agricultores, a qualidade da informação disponível é ainda uma preocupação. De facto, a utilização de informação incorreta coloca em causa não apenas a produtividade e competitividade da exploração, como pode resultar na implementação de práticas inseguras do ponto de vista alimentar e ambiental.
Solução / Objetivo Principal
O projeto TOSCAN propõe um consultor inteligente para ajudar os agricultores a tomar decisões em relação a temas como doenças e pragas nas culturas, fertilização e irrigação, aproveitando a multidisciplinaridade do consórcio envolvido. O projeto pretende ir para além dos atuais sistemas de chatbots, em 4 fatores-chave: 1. Interação multimodal com o agricultor (via texto, voz e/ou imagens); 2. Personalização da informação tendo por base dados específicos das culturas, solo, atmosfera; 3. Confiabilidade e segurança da informação prestada; 4. Capacidade de interpretação de regionalismos, sotaques e jargões para facilitar a comunicação entre agricultores e o consultor digital.
Objetivos, Atividades e Resultados esperados / atingidos
Objetivos específicos esperados:
O1: Desenvolver e implementar um modelo de chat funcional, o TOSCAN LLM, capaz de responder a questões específicas, e de forma personalizada, sobre práticas agrícolas sustentáveis, nomeadamente no que concerne a proteção das culturas, nutrição e irrigação;
O2: Promover a implementação de práticas agrícolas mais sustentáveis por parte de agricultores de pequena dimensão;
O3: Desenvolver e implementar um modelo de segurança (guardrails) eficaz que garanta a segurança das informações e sugestões fornecidas pelo sistema, identificando e mitigando riscos associados a sugestões potencialmente perigosas ou inadequadas, até o final do segundo ano de projeto;
O4: Desenvolver um modelo de speech-to-text, capaz de transcrever corretamente os diferentes sotaques, regionalismos e variações linguísticas dentro das regiões abrangidas durante o projeto;
O5: Identificar doenças e pragas em Macieiras, Pereiras e Videiras com base em imagens fotográficas de sintomas visíveis.
Referência do projeto
CENTRO2030-FEDER-01183900Financiamento
Região de Intervenção
NacionalInvestimento Total
523.419,20Investimento do IPN
249.078,40Elegível Total
523.419,20Elegível do IPN
249.078,40Apoio Financeiro da UE - Total
413.199,72Apoio Financeiro da UE – IPN
211.716,64Duração
36 MesesData de Início
2025-01-01Data de Fim
2027-12-31Data de Aprovação
2024-10-15Consórcio
Impactwave, LdaInstituto Pedro Nunes
Universidade de Coimbra
Palavras-chave
Agricultura;LLMs;
Inteligência Artificial.
