Parceria com grande empresa de telecomunicações, Algar Telecom, FITec e SciCrop, desenvolveu solução de hardware IOT e conectividade multioperadora para monitoramento climático em lavouras brasileiras.
Quando mencionamos o termo agro 4.0, logo pensamos nas diversas aplicações das técnicas de data analytics aos processos produtivos do agronegócio, entretanto, há um certo agente que condiciona toda essa transformação digital no campo: a conectividade.
Recentemente, trouxemos ao Blog SciCrop, um artigo explicando a importância de se possuir um leque de alternativas para manter uma boa conexão no campo, mas para reforçar a urgência do tema, mostraremos um caso em que a otimização da conectividade fez a diferença em lavouras de soja.
A Algar Telecom, quinta maior empresa de telecom do Brasil, conhecida por sua atuação em regiões interioranas, através do Algar Farming, iniciou um projeto com a SciCrop, FITec e patrocínio do BNDES, para a implementação de dispositivos IOT conectados por redes móveis e chips multioperadoras em lavouras de soja.
O desafio: manter a conexão de estações meteorológicas IOT para monitoramento climático de lavouras de soja
A Algar, apesar de ser uma empresa focada em telecomunicações, também participa de forma direta do agronegócio, como mencionado anteriormente.
De uma forma geral, não só nas lavouras de soja, o clima é o principal agente de yield gap, e por isso, não pode ser negligenciado pelo produtor, deve ser acompanhado através do monitoramento constante e pela leitura de previsões meteorológicas.
Para que esses esforços relativos ao monitoramento sejam compensatórios, é necessária uma análise de dados hiperlocalizada, que passa pela coleta de dados in situ. Tal captação depende diretamente pela instalação de dispositivos IOT no terreno, como por exemplo, estações meteorológicas.
Em grandes fazendas, os dispositivos costumam conectar-se a redes móveis ou satélites, a depender da disponibilidade de conexão. A SciCrop já possui tecnologia para uma conectividade híbrida, em relação aos meios de transmissão, mas precisava ser também agnóstica em relação às operadoras.
Isso porque na amplitude territorial brasileira e do agronegócio, as diversas localidades são atendidas por torres de transmissão pertencentes a operadoras diferentes, podendo o sinal ser melhor ou pior dependendo da cobertura.
Portanto, é essencial a diversificação para não comprometer a coleta dos dados em alta frequência.
A solução SciCrop: parceria para aplicação de conectividade móvel multioperadora em equipamentos IOT de meteorologia
Os equipamentos da SciCrop foram modificados para aceitar os protocolos de conectividade de forma a permitir o uso de chips multioperadora da parceira Algar Telecom.
Os equipamentos que foram instalados na fazenda localizada em Minas Gerais passaram a se comunicar em tempo real com nossos servidores em São Paulo, captando dados a cada 16 segundos.
A alta frequência foi possível com a nova conectividade, que além de ser útil para as estações meteorológicas que são hardwares iot estáticos, permite levar conectividade também a equipamentos que se locomovem, a exemplos de colhedoras.
Com o projeto patrocinado pelo BNDES, a solução permite explorar as lacunas de cobertura no campo, com a rápida autenticação nas diversas redes de operadoras, sem comprometer a coleta dos dados. Para os equipamentos meteorológicos do projeto, a falta de dados climáticos para os modelos de previsão não serão mais problema.
O resultado: Coleta de dados sem perda de conectividade no campo
Essa jornada que durou aproximadamente dois anos, consolidou-se como uma parceria de sucesso. O projeto encabeçado pela FITec, Algar, e SciCrop, proporcionou uma nova frente de coleta de dados em alta frequência, que é essencial para geração de modelos estatísticos e algoritmos especializados.
A melhoria concebida nos hardwares IOT possibilitou o uso de novos meios de conexão, e abre espaço para a conectividade em outros equipamentos e maquinários, mitigando a perda de coleta de dados.
O FarmLink, solução de connectivity for analytics da SciCrop, se especializou nesse sentido, e hoje atende clientes que precisam solucionar a captura de dados em sua propriedade.
Para o projeto junto à Algar Farming, foram dois anos ininterruptos de coleta em tempo real de dados climáticos de 12 sensores. Isso é big data, e que proporcionou a construção de um modelo de previsão climática customizado para a localidade e muito mais assertivo.
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