PrecisAPP
Monitorização da seiva com ferramentas de precisão e Inteligência Artificial
Desafio
A indústria alimentar enfrenta desafios como o aumento da procura global, as alterações climáticas, a segurança alimentar e a sustentabilidade ambiental. A Indústria 4.0 está a impulsionar uma transformação baseada em tecnologias inovadoras, automatização e monitorização inteligente, promovendo maior eficiência, transparência e personalização na produção alimentar. A agricultura de precisão permite reduzir o uso de fitofármacos e nutrientes, diminuindo a poluição e a perda de biodiversidade, e tornando o setor mais sustentável e socialmente responsável.
Solução / Objetivo Principal
O principal objetivo do projeto PrecisAPP passa pela criação de biossensores com sistemas preditivos de IA para apoio à agricultura com a capacidade de medição em tempo real da concentração iónica da seiva em macieiras, que permita monitorizar, prever intervenções, adaptar adubações, reduzir custos e aumentar a densidade nutricional e qualidade dos frutos finais durante as campanhas.
Objetivos, Atividades e Resultados esperados / atingidos
- Criar e validar biossensores inteligentes capazes de medir em tempo real a composição iónica da seiva, permitindo prever necessidades nutricionais e otimizar intervenções agrícolas (fertilização, adubação e rega);
-Desenvolver modelos preditivos baseados em IA que auxiliem o agricultor na tomada de decisões precisas, reduzindo o uso de fitofármacos, fertilizantes e água, e minimizando impactos ambientais;
-Demonstrar a tecnologia em pomares de macieiras da variedade Royal Gala (IGP Alcobaça), comprovando a elevação em 15% do teor de cálcio nos frutos e o consequente aumento da crocância, shelf life e valor nutricional;
-Promover a sustentabilidade e competitividade do setor agrícola, reforçando a valorização dos recursos endógenos e da agricultura local, ao mesmo tempo que se reduz o desperdício alimentar;
-Garantir a escalabilidade e adaptabilidade da solução, permitindo a sua aplicação noutras variedades de macieiras e outras espécies de árvores de fruto, com potencial de exportação global;
-Contribuir para a transição digital e ecológica da agricultura, disseminando ferramentas digitais e práticas de agricultura de precisão que aumentem a eficiência produtiva, a segurança alimentar e a rastreabilidade.
Referência do projeto
CENTRO2030-FEDER-02230200Financiamento
Região de Intervenção
CentroInvestimento Total
1.144.165,12Investimento do IPN
238.485,92Elegível Total
1.144.165,12Elegível do IPN
238.485,92Apoio Financeiro da UE - Total
840.149,99Apoio Financeiro da UE – IPN
202.713,03Duração
36 MesesData de Início
2025-09-01Data de Fim
2028-08-31Data de Aprovação
2025-05-05Consórcio
Centre for Food Education and Research, Lda.Universidade de Coimbra
Search Together Serviços de Apoio Técnico À Agricultura, Lda
Instituo Pedro Nunes
Palavras-chave
Agricultura;Inteligência Artificial;
Biosensores.
