Desenvolvimento de um sistema embarcado para Detecção do teor lipídico em grãos de amendoim utilizando sensores de infravermelho próximo e Aprendizado de máquina

• Processo: 24/16073-1
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de janeiro de 2025
• Data de Término da vigência: 31 de dezembro de 2025
• Área de conhecimento: Ciências Agrárias - Engenharia Agrícola
• Pesquisador responsável: Flávio José de Oliveira Morais
• Beneficiário: José Vitor Romualdo
• Instituição Sede: Faculdade de Ciências e Engenharia. Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Tupã. Tupã , SP, Brasil
• Assunto(s): Internet das coisas Microcontroladores Sensores Inovações tecnológicas
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Internet das Coisas | Microcontroladores | Sensores | Desenvolvimento tecnológico

Resumo

Inteligência Artificial e Internet das Coisas são áreas muito importantes na atualidade, bem como o surgimento da nova área de Inteligência Artificial das Coisas pela convergência dos dois campos anteriores. À medida que a Internet das Coisas se torna mais difundida, pode estender-se o conceito de Inteligência Artificial para aplicações em sistemas embarcados e, assim, aumenta-se a capacidade de resolução de problemas sem depender de conexão à internet ou hardware de alto custo. Muitos microcontroladores são capazes de executar modelos de aprendizado de máquina desenvolvidos a partir de uma biblioteca que pode ser implementada em seu ambiente de desenvolvimento integrado. Além disso, alguns sistemas em um chip podem também realizar o processamento de imagens provenientes de um sensor integrado, aplicando modelos de aprendizado de máquina ao uso pretendido. O amendoim é uma das culturas comerciais mais importantes por apresentar muitos macros e micronutrientes, sendo muito utilizado para a extração de óleo por apresentar alto teor lipídico. A detecção desse teor é muito significativa em indústrias de extração de óleo. Vários métodos têm sido desenvolvidos para que essa detecção seja acurada e não destrutiva. Um dos métodos utilizados é o uso de sensores de infravermelho próximo que, por meio de um software, geram uma imagem visível para a análise do teor lipídico nos grãos. Neste projeto, propõe-se desenvolver um sistema embarcado de baixo custo e ultrabaixo consumo de energia que utilize o conceito de Inteligência Artificial das Coisas, executando um modelo de aprendizado de máquina, e que tenha a capacidade de detectar o teor lipídico em grãos de amendoim utilizando um sensor de infravermelho próximo.