Integração de blockchain e inteligência artificial em sistema de rastreabilidade da cadeia produtiva sustentável da soja

• Processo: 24/14018-3
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado Direto
• Data de Início da vigência: 01 de outubro de 2024
• Data de Término da vigência: 31 de julho de 2028
• Área de conhecimento: Ciências Agrárias - Agronomia
• Pesquisador responsável: Elisabete Aparecida de Nadai Fernandes
• Beneficiário: Robson Campos de Lima
• Instituição Sede: Centro de Energia Nuclear na Agricultura (CENA). Universidade de São Paulo (USP). Piracicaba , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 22/12732-5 - Transparência nas cadeias produtivas brasileiras de commodities agrícolas de exportação: estudo holístico de marcadores elementares e isotópicos, AP.TEM
• Assunto(s): Rastreabilidade Agronegócio Aprendizado computacional Ciência de dados Inteligência artificial Cadeia produtiva Soja Produção sustentável
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Agribusiness | Análise por Ativação Neutrônica | Aprendizado de Máquina | Ciência de dados | Contratos inteligentes | Perfil elementar | Rastreabilidade no Agronegócio

Resumo

A produção de soja no Brasil, predominante no sul e centro-oeste, tem se expandido para áreas de transição entre o Cerrado e a Amazônia devido à sua importância econômica e aos avanços tecnológicos que viabilizam o cultivo na região, gerando preocupação com os impactos do desmatamento. A rastreabilidade da cadeia produtiva de soja é uma questão de crescente interesse do agronegócio brasileiro, em vista das legislações de países importadores que buscam banir produtos provenientes de áreas desmatadas. Maior produtor global de soja, o país enfrenta o desafio de garantir que a produção atenda aos critérios ESG de práticas ambientalmente sustentáveis, socialmente comprometidas e gestão corporativa responsável. Para atribuir segurança e transparência ao sistema de rastreabilidade, características intrínsecas dos grãos de soja, como a composição química, têm sido investigadas. O perfil elementar obtido por meio de técnicas analíticas de alta sensibilidade e rigor metrológico, como análise por ativação neutrônica (NAA) e espectrometria de massas com plasma indutivamente acoplado (ICP-MS), combinado com inteligência artificial, pode ser utilizado para autenticar informações. Soluções baseadas em tecnologia blockchain proporcionam uma trilha imutável e auditável, permitindo que todas as partes interessadas verifiquem de forma confiável as informações sobre a cadeia produtiva da soja brasileira. O projeto busca criar protótipo de sistema de rastreabilidade utilizando blockchain, inteligência artificial e perfil elementar. Ao garantir a autenticidade das informações fornecidas ao longo de toda a cadeia produtiva, o sistema será capaz de superar barreiras técnicas enfrentadas pela soja brasileira no mercado internacional e assegurar o cumprimento das práticas de produção ESG. (AU)