SAGA SENAI de Inovação

● Nome da demanda: Aplicativo para estimar parâmetros fitométricos a partir da câmera de selfie de um smartphone
● Descrição Resumida (elaborar um parágrafo com a descrição do problema) A iluminância, medida em lux, é importante para a segurança do trabalho em ambientes internos, mas não é a medida ideal para o cultivo de plantas. Plantas utilizam a radiação fotossinteticamente ativa (PAR), medida em µmol/s/m² (PPFD). O desafio consiste em desenvolver um aplicativo que, utilizando a câmera do celular, estime o PPFD de forma precisa, auxiliando no cultivo de plantas em ambientes internos. Para isso, os alunos deverão criar um algoritmo que converta os dados da câmera em informações sobre a quantidade de luz adequada para as plantas. A avaliação dos aplicativos será feita comparando os resultados com outros aplicativos disponíveis e com um equipamento profissional de medição de PPFD.
● Benefícios esperados (descrição com itens objetivos. Ex: Diminuir custos, diminuir risco de acidentes, reduzir tempo)
● Para os alunos: Desenvolvimento de habilidades interdisciplinares (como programação, física, biologia e trabalho em equipe), além de estimular a criatividade e o pensamento crítico.
● Para a comunidade: Popularização da agricultura urbana, incentivo ao consumo de alimentos frescos e orgânicos e promoção de hábitos mais saudáveis.
● Para a agroindústria: Otimização da produção agrícola através do controle preciso da iluminação, redução de custos e aumento da rentabilidade.
● Detalhamento (apresentar o máximo de informações possíveis sobre o cenário da demanda) A luz visível é parte do espectro eletromagnético, com comprimentos de onda que variam aproximadamente de 380 nm a 780 nm. Cada comprimento de onda corresponde a uma cor espectral pura (cores do arco-íris). Comprimentos de onda menores (próximos a 380 nm) correspondem ao violeta e azul, enquanto comprimentos de onda maiores (próximos a 780 nm) correspondem ao vermelho. O verde está no meio do espectro visível, por volta de 550 nm. Baseada na luz visível por humanos, a iluminância (ou iluminamento, medido em lux) é uma unidade luminotécnica bastante comum em indústrias na área de segurança do trabalho, pois pode medir o "quão bem iluminado" está um ambiente de trabalho, conforme dispõe a norma NBRISO/CIE8995-1, cujo título é “Iluminação de ambientes de trabalho – Parte 1: Interior". As lâmpadas industriais convencionais têm como função a iluminação de ambientes de trabalho usados por humanos, e são historicamente desenvolvidas para iluminar estes ambientes de forma mais eficiente possível a partir de critérios luminotécnicos como fluxo luminoso, iluminância, índice de reprodução de cores ou temperatura de cor. Neste contexto, o luxímetro (que mede a iluminância em um ponto de trabalho, em lux) é um equipamento bastante comum para profissionais da área de segurança do trabalho. Atualmente é possível "emular" luxímetros em smartphones por meio de aplicativos que utilizam a "câmera de selfie" como sensor de iluminância. No entanto, uma vez que estas unidades são ponderadas a partir da curva de sensibilidade do olho humano por métodos chamados "fotométricos", as unidades físicas utilizadas para projetos de iluminação de ambientes (projetos luminotécnicos) acabam tendo pouca pertinência para o cultivo de plantas, que exigem métodos "fitométricos" para medição de radiação útil. Para plantas, a "luz" pertinente é chamada de "radiação fotossinteticamente ativa" (photosynthetically active radiation, ou PAR), e, portanto, os dados luminotécnicos acabam sendo pouco úteis. Para o "uso de luz em plantas" há unidades diversas: O que na área luminotécnica se chama fluxo luminoso, e é medido em lúmens, para plantas seria equivalente ao fluxo de fótons fotossintéticos (photosynthetic photon flux, ou PPF), que é medido em µmol/s. Já a unidade análoga à iluminância (medida em lux) seria a densidade de fluxo de fótons fotossintéticos (photosynthetic photon flux density, ou PPFD), que mede o PAR em uma determinada área usando a unidade µmol/s/m². Recentemente, com o aumento de popularidade de hortas urbanas, aplicativos de medição de PPFD a partir de câmeras de celular passaram a ser disponibilizados, no entanto podem ser pouco confiáveis, uma vez que são bastante recentes. Muito usado em câmeras, o espaço de cores RGB (Red, Green, Blue) é um sistema de representação de cores baseado na mistura das três cores primárias aditivas: vermelho, verde e azul. Cada cor é representada por um vetor de três componentes (R, G, B), que representam as intensidades de cada cor primária. Em uma câmera, cada pixel é representado por três valores, que correspondem à intensidade das cores vermelha, verde e azul, e a combinação dessas três cores gera o espectro de cores visível. Geralmente, cada componente de cor (R, G, B) tem um valor de 8 bits (0-255), o que permite 256 níveis de intensidade para cada cor e, portanto, 16.777.216 cores diferentes (256 x 256 x 256). A imagem pode ser representada por três matrizes bidimensionais (uma para cada componente de cor) ou por uma matriz tridimensional (linha, coluna, cor). Portanto, a conversão de um espectro de luz (com diversos comprimentos de onda) para um conjunto de valores RGB é uma aproximação. Neste contexto, a proposta é que os alunos criem uma solução para estimativa de parâmetros fitométricos (essencialmente o PPFD) por meio de um aplicativo que use como sensor a própria "câmera de selfie" de maneira mais confiável possível para medição de PPFD. Supondo uma medição constante, outro parâmetro pertinente de medição seria a luz diária integral (daily light integral, ou DLI), medida em µmol/m² ao dia, que mede a quantidade total de fótons PAR emitidos por metro quadrado diariamente e pode ser calculado pela integração do PPFD ao longo de 24 horas. Para auxiliar o desenvolvimento e verificar a eficácia dos aplicativos desenvolvidos serão realizados testes de benchmarkings a partir de aplicativos gratuitos já desenvolvidos e ainda por meio de medições realizadas a partir de um equipamento específico para medição de PPFD, que será utilizado no dia do desafio. A empresa que propôs o desafio se chama Broto Fácil, e é uma empresa fundada em 2017 especializada em oferecer produtos para produção de alimentos saudáveis em casa. Os produtos da empresa estão direcionados aos usuários que procuram produzir seus próprios alimentos em casa, mas possuem pouco espaço disponível, tempo restrito e falta de conhecimento técnico. Atualmente o principal produto da empresa é o "Kit Broto Fácil", com o qual é possível cultivar de forma domiciliar brotos de alfafa, trevo, feno grego entre outros, de forma prática, segura e divertida. Não requer solo, ocupa pouco espaço e tem tudo o que precisa para produzir seus próprios brotos em um período de 5 a 7 dias. Em 2021, a partir de uma "Jornada de Aprendizagem" com alunos da UNISENAI de graduação em Tecnologia em Automação Industrial, a empresa passa a focar também em sistemas de cultivo que envolvem automação avançada a partir do projeto "Urban Farming 4.0", que tem como objetivo desenvolver um sistema de produção de alimentos para ambientes externos e internos, compacto, com custo acessível, design atrativo, uso simples, integrado às tecnologias da indústria 4.0 (como sensoriamento, comunicação via IoT e uso de plataforma baseada em nuvem), que se adapta tanto ao produtor familiar, como a um empresário que queira investir em fazendas urbanas. O projeto já recebeu dois fomentos para inovação tecnológica no ano de 2022, por meio de diferentes editais que juntos ultrapassam um investimento de 600 mil reais em fundos não reembolsáveis para inovação. O projeto foi aceito nos seguintes editais:
Chamada CP 01/2020 - Programa TECNOVA II, Protocolo Nº: TEC2020261000066, da Fundação Araucária, que está custeando despesas como insumos para desenvolvimento dos protótipos, serviços técnicos especializados, viagens, entre outras rubricas. Chamada CNPq/SEMPI/MCTI nº 021/2021 Programa RHAE, Protocolo Nº: 1174332173194684, do CNPq, que está custeando exclusivamente as bolsas de pesquisa para a equipe do projeto, incluindo mestres e doutores nas áreas de eletricidade, automação, agronomia, design, marketing, etc. relacionadas ao projeto. O responsável da empresa que acompanhará o desafio é o professor Nilson Ramos de Mello Filho, que possui ampla formação na área:
1. Doutor em Meio Ambiente e Desenvolvimento (UFPR);
2. Mestre em Ciências e Tecnologias Ambientais (UTFPR);
3. Especialista em Agricultura Biológica e Biodinâmica (Instituto ELO);
4. Graduado (bacharelado e licenciatura) em Biologia (PUC/PR).
Sócio fundador da Broto Fácil, tem experiência como professor, como produtor orgânico e como pesquisador na área de urbanismo e planejamento urbano na perspectiva dos impactos socioambientais causados pelos padrões de urbanização e de como soluções agroecológicas podem mitigá-los.

Referência:
BREHM, M. A.; CATAPAN, M. F. LEDS EMBARCADOS PARA SISTEMAS AUTOMÁTICOS DE CULTIVO DE ALIMENTOS: uma breve análise de soluções de mercado. In: Ronaldo de Oliveira Corrêa; Cláudia Regina Hasegawa Zacar; Aguinaldo dos Santos; Kelli Cristine Assis da Silva Smythe. (Org.). PPGDESIGN/UFPR: novos horizontes da pesquisa em design. 1ed.Curitiba: CRV, 2023, v. 1, p. 219-244

Restrições:
A câmera do celular, projetada para capturar imagens visíveis aos humanos, mede a intensidade de luz RGB, enquanto o foco do projeto é estimar a radiação fotossinteticamente ativa (PAR) em PPFD, pertinente ao crescimento de plantas. A conversão entre esses valores não é direta, exigindo um algoritmo complexo que transforme os dados RGB da câmera em informações precisas de PPFD, uma vez que a conversão de valores RGB para espectros de luz para é uma aproximação. Além disso, a avaliação do aplicativo será realizada comparando seus resultados com outros aplicativos já existentes e com um equipamento profissional de medição de PPFD, ressaltando a necessidade de precisão na estimativa, sem a qual os resultados teriam pouca utilidade prática.

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