O setor agropecuário do Brasil tem se consolidado como um dos setores mais produtivo do país, sendo responsável por uma parcela significativa do Produto Interno Bruto e do um dos mais importantes na exportação. Em paralelo ao crescimento desse setor, existe uma revolução industrial denominada de Indústria 4.0, que influencia diretamente o agronegócio para uma revolução também, denominada de Agricultura 4.0. Nessa nova fase o uso de máquinas pesadas e a automatização não são os únicos fatores que contribuem positivamente para a produção, mas também o emprego de técnicas como Big Data, Mineração de Dados e Internet das Coisas tornam-se essenciais na corrida contra a produção concorrente de outros países e regiões. Nesse contexto, é necessário o desenvolvimento de novas tecnologias capazes de inser o Brasil nessa nova fase da agroindústria.
Dessa forma esse projeto propõe o desenvolvimento do Br-Farming. Esse sistema é formado tanto por hardware quanto por software e monitora as mais diversas variáveis do processo produtivo rural, perpassando pela produção inicial, como o plantio das mais diversas culturas e a criação dos mais diferentes animais, até as condições dos clientes finais. O Br-Farming coleta e armazena informações específicas das propriedades rurais dos produtores rurais, como qualidade da água, do solo e de outros insumos, assim como informações sobre as tendências e comportamento financeiro de grandes empresas ligadas a cada setor específico da cadeia produtiva desse setor e previsões climáticas fornecidas publicamente na internet.
Com esses dados o Br-Farming é capaz de realizar uma análise detalhada e aprofundada de tendências de comportamento e indicar para cada produto ações a serem tomadas. Essa ações consideraram tanto a propriedade individual de cada produtor bem como o desempenho global de cada atividade global. Para isso, o sistema proposto utiliza técnicas empregadas nas áreas de Big Data, Mineração de Dados e Internet das Coisas.
Projeto importado do Suap em 08/08/2026 às 03:11 (há 9 horas, 30 minutos)