Page 136 - INATEL - Revista Fetin 43ª-completa (2)

PROJETO VENCEDOR
2º Lugar • Nível 4

Prêmio de Viabilidade de Mercado

TellurIA

Irrigação Artificial

PROBLEMÁTICA/SOLUÇÃO
Há décadas, o Brasil é considerado um dos principais produtores agrícolas do mundo, devido a fatores como a diversidade
de solos, a abundância de recursos hídricos e os avanços tecnológicos. Apesar dos resultados expressivos, o país paga
um alto custo para se manter nessa posição. Segundo a Agência Nacional de Águas, cerca de 70% da água consumida no
Brasil é destinada à irrigação; porém, desse total, aproximadamente 40% é desperdiçado. Grande parte desse desperdício
decorre da falta de conhecimento, por parte dos agricultores, sobre a quantidade exata de água a ser utilizada, além das
dificuldades no manuseio de certos sistemas de irrigação, como os pivôs centrais, que exigem conhecimentos técnicos
para sua operação.Nesse contexto, o projeto TellurIA tem como objetivo promover uma irrigação inteligente para pequenos
e grandes produtores rurais, visando reduzir não apenas os custos energéticos associados ao acionamento de sistemas
de irrigação, como os pivôs centrais, mas principalmente diminuir consideravelmente o desperdício de recursos hídricos
durante a irrigação.

FUNCIONAMENTO DO PROJETO

A TellurIA opera com base em um modelo de Machine Learning, treinado e testado com o algoritmo XGBoost, que oferece
precisão e agilidade na análise de dados. Para assegurar a melhor generalização dos resultados, a IA foi alimentada com
dados meteorológicos históricos — como temperatura, umidade, precipitação e radiação solar — coletados de 2005 a 2024
via API Weatherbit.Para operar, a TellurIA requer dados climáticos atualizados, além de informações sobre o solo e o tipo
de cultivo. Com esses dados, ela gera recomendações precisas de irrigação, adaptando-se automaticamente às condições
climáticas e ao desenvolvimento da cultura. Testes rigorosos com o modelo XGBoost comprovaram sua eficácia em prever
necessidades de irrigação, tornando a TellurIA uma ferramenta robusta para a agricultura. Ela ajuda o agricultor a otimizar o
uso de água, aprimorar a produção e implementar uma irrigação mais sustentável.

METODOLOGIA E VALIDAÇÃO DA IDEIA
Para desenvolver a TellurIA, utilizou-se conceitos de Inteligência Artificial, mais precisamente de Aprendizado de Máquina
(Machine Learning), para gerar recomendações precisas de irrigação. A coleta de dados climáticos ocorreu de 2005 a 2024
via API Weatherbit, incluindo temperatura, umidade e radiação solar, essenciais para o treinamento da IA. Validada em
parceria com a Soil Tecnologias, a TellurIA demonstrou otimizar o uso de água, reduzindo desperdícios e aumentando a
eficiência agrícola. Estudos da empresa americana Lindsay corroboram esses resultados, indicando economia de água e
aumento de receita em sistemas com IA. Diferente de soluções tradicionais, a TellurIA é independente em relação ao uso de
hardware, como sensores para medição de dados meteorológicos, o que reduz custos e facilita a integração com sistemas
existentes. Essa flexibilidade permite ao agricultor modernizar a irrigação sem perder o controle do processo, garantindo
liberdade de decisão e economia em campo.

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