Deteção inovadora de pragas através da integração de dispositivos IoT heterogéneos, aprendizagem automática integrada e funções NEMO Meta-OS para Agricultura Inteligente
e Agricultura de Precisão
As pragas são uma ameaça à produção alimentar a nível global. A sua gestão integrada é fundamental, minimizando o uso de químicos e promovendo práticas agrícolas mais ecológicas.
A ODINS desenvolveu o WiDetect, uma solução que utiliza realidade aumentada e inteligência artificial para detetar diferentes espécies de pragas numa cultura, bem como para quantificar a sua população. O WiDetect é um serviço inovador que utiliza algoritmos de aprendizagem automática baseados em redes neuronais convolucionais (CNNs) para detetar, classificar e quantificar automaticamente insetos. Tudo isto permite ao agricultor tomar medidas preventivas, sendo um sistema eficaz de apoio à decisão para uma gestão eficiente de pragas. A solução WiDetect oferece várias vantagens, como o seu baixo custo, ausência de manutenção adicional, boa resolução (smartphone do utilizador ou câmara IoT) e o seu funcionamento em modo offline sem ligação à internet.
No subprojeto NINEMO, o ODINS irá expandir e melhorar os seus novos serviços de deteção de pragas no metaOS do NEMO. Em particular, o NINEMO irá implementar novos serviços de deteção de pragas integrando dispositivos heterogéneos (RaspberryPI IoT, acelerador Coral IA1, Far-edge node, plataforma cloud e smartphones), incluindo aprendizagem automática integrada e o metaOS do NEMO para o laboratório de vida agrícola inteligente. O NINEMO irá demonstrar e avaliar as novas aplicações de deteção de pragas do ODINS no caso de uso vertical do NEMO Smart Farming Living Lab. O NINEMO pretende melhorar e validar o desempenho e a aceitação por parte dos utilizadores da solução de deteção de pragas ODINS, bem como impulsionar a adoção em massa e sustentabilidade do NEMO no setor empresarial da agricultura inteligente.
A proposta da NINEMO irá aproveitar as funcionalidades transversais da NEMO e demonstrar o potencial do MetaOS para cumprir requisitos muito exigentes, tais como:
- Alta heterogeneidade dos dispositivos: dispositivos IoT de baixa capacidade, acelerador de IA, câmara de baixo consumo, smartphones, nós de extremidade e plataforma cloud.
- Aprendizagem automática no dispositivo para processar imagens em dispositivos locais.
- Otimize a baixa latência na análise local de imagens e reduza a alta largura de banda sem enviar imagens para a plataforma cloud.
- Aumentar a eficiência energética e reduzir a pegada energética dos sistemas Widetect distribuídos através do contínuo computacional MetaOS.
Este projeto recebeu financiamento do programa de investigação e inovação Horizon Europe da União Europeia, ao abrigo do Acordo de Subvenção nº 101070118 no opencall NEMO MetaOS, HORIZON-CL4-2021-DATA-01-05.
