Modelagem de ambientes virtuais com aplicações para agricultura de precisão
Conheça o panorama atual e veja como a simulação pode ajudar a resolver problemas complexos para reduzir custos e aumentar a eficiência.
A agricultura de precisão é uma abordagem moderna para a produção agrícola. É baseada em tecnologias avançadas, como sistemas de posicionamento global (GPS), sensores e drones, que permitem coletar e analisar dados sobre o solo, clima e outras variáveis agronômicas em tempo real. Com essas informações, os agricultores podem tomar decisões mais precisas e informadas sobre o manejo de suas culturas.
Qual a situação da agricultura de precisão hoje?
Para que a agricultura de precisão seja viável, é essencial desenvolver a interconectividade no campo, pois permite a comunicação entre as diferentes tecnologias e dispositivos utilizados na produção agrícola.
Esquema do funcionamento do sistema RTK.
Com a adoção da agricultura de precisão e da conectividade no campo, é possível obter melhores resultados em termos de produtividade e eficiência, além de contribuir para práticas mais sustentáveis de produção agrícola.
Essas tecnologias também oferecem oportunidades para a geração de novos negócios e serviços no setor agrícola, promovendo o desenvolvimento econômico e social no campo.
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Por que a simulação é crucial para o sucesso da agricultura de precisão?
As ferramentas de simulação são utilizadas nas mais variadas áreas da engenharia por todo o mundo e, igualmente, no Brasil. De compressores a aviões, essa tecnologia auxilia projetistas na criação de protótipos virtuais, baseados em física e métodos numéricos, para prever o comportamento de seus produtos no mundo real com precisão e eficiência.
Mas, como isso se encaixa no mundo da conectividade na agroindústria?
Como mencionado anteriormente, os sistemas envolvidos no desenvolvimento da agricultura de precisão são de alta complexidade e geram um grande impacto nos resultados da colheita. Portanto, é de extrema importância conhecer todas as consequências que resultam de mudanças de variáveis, como posicionamento de antenas, rotas de máquinas, clima e terreno. É justamente aqui em que a simulação se demonstra importante.
Através da modelagem virtual do ambiente, ou cenário, podemos visualizar todos os fatores que poderão influenciar nosso sistema, tomando, assim, decisões para modificar, remover ou adicionar ativos em terra, mar, ar e espaço.
Sendo assim, no sistema RTK mencionado anteriormente, podemos modelar o ambiente do talhão, verificar as posições das bases, calcular a comunicação entre a base e o maquinário e, assim, garantir que não haja interrupção de sinal.
Como todas essas modelagens são baseadas na física, o comportamento destes equipamentos será simulado pelo no nosso computador de forma fiel às respectivas contrapartidas reais.
Distribuição de sinal em um talhão (Relação Portadora-Ruído).
Um estudo publicado pela Frost & Sullivan, empresa americana de consultoria empresarial, demonstra resultados excepcionais ao utilizar a simulação para modelagem de cenários. Uma empresa de defesa americana conseguiu um impressionante retorno sobre investimento de 500% (US$ 7.5 Milhões) utilizando as mesmas técnicas citadas anteriormente, assim como uma redução do time-to-market de até 4 vezes.
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Exemplo prático de modelagem de cenários para agricultura de precisão
Como um exemplo prático, podemos retomar o sistema RTK mencionado anteriormente. Para que ele funcione e não haja queda de produtividade da colheita, é necessário garantir que todos os nossos ativos (maquinário agrícola, base RTK e constelação de satélites GNSS) possuam uma comunicação ininterrupta. Por isso, vamos iniciar com algumas modelagens iniciais.
Modelagem inicial e análise de antenas
Precisamos, em primeiro lugar, saber como nossas antenas emitirão sinal no nosso sistema de comunicação. Em termos mais técnicos, é uma análise do comportamento do padrão de radiação da antena considerando o seu posicionamento no objeto, sua polarização, frequência de operação e assim por diante. Abaixo podemos ver uma figura dos resultados obtidos para uma das antenas.
Padrão de radiação de uma antena com interferência do metal da estrutura.
Ambiente virtual e modelagem dos ativos
Nesse exemplo, podemos imaginar um talhão com terreno irregular no interior do estado de São Paulo. Inserimos em nosso ambiente virtual, que engloba ar, terra, mar e espaço, a trajetória que nosso trator percorrerá, a posição de nossas bases, a constelação de satélites com a qual o sistema interage e o terreno. Nesse ponto, o céu não é o limite, mas sim a borda de nosso sistema solar.
Podemos adicionar outras antenas que podem interferir em nosso sinal, restrições na trajetória do trator, clima espacial, objetos físicos, entre outros parâmetros. Quanto mais completo for o cenário criado, maior será a fidelidade dos nossos resultados finais.
Objetos do ambiente virtual: constelação de satélites, maquinário e base RTK.
Computação da interação entre os objetos de estudo
Conseguimos levar em consideração os efeitos que levarão à redução da qualidade do sinal, como por exemplo o terreno e a umidade relativa do ar. Após as análises, podemos extrair algumas conclusões interessantes.
Por exemplo, se conhecemos a qualidade mínima que o sinal deve ter para que a base se comunique com a máquina, podemos entender, dentro do nosso terreno de interesse, onde somos capazes de operar e onde perderemos sinal. Com essa informação valiosa, conseguimos estrategicamente posicionar nossas bases para termos a maior área possível de operação.
Área (em verde) em que nosso maquinário pode operar normalmente.
Além disso, conseguimos analisar, de fato, a qualidade do sinal, obtendo dados como Bit Error Rate (BER) e a razão sinal sobre ruído (C/N). Para ter uma visão global dos resultados, podemos montar tabelas e plotar gráficos.
Tabela de dados e gráficos para auxiliar na interpretação dos resultados.
Esse foi um exemplo simples mas que demonstra a importância do uso de softwares desse tipo. Abaixo, há um curto vídeo que demonstra mais algumas das capacidades do que podemos fazer com simulação em agricultura de precisão:
Baseado em todos estes pontos, podemos afirmar que a simulação é uma ferramenta essencial para ajudar o agricultor de precisão a maximizar seus rendimentos e minimizar seus custos.
Podemos descobrir virtualmente quais serão as condições em que o sistema irá operar e modificá-las antes de investirmos capital e, ademais, otimizar esse sistema, o que também reduzirá gastos. Para conhecer mais sobre o papel da simulação computacional para a agroindústria, converse com um de nossos especialistas e conheça nossas soluções para o setor.
