Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2023 |
Autor(a) principal: |
Alves, Luiz Claudio Macena |
Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Dissertação
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: |
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Link de acesso: |
https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/74/74134/tde-09022024-152043/
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Resumo: |
Do ponto de vista tecnológico a cultura apiária possui algumas lacunas passiveis de maior desenvolvimento e exploração tais como: sensoriamento, predição, rastreabilidade, uso de ferramental tecnológico como redes neurais, machine learning (aprendizado de máquinas), big data, dentre outros. O uso destas ferramentas permitiria um maior controle de cada etapa do processo produtivo, refinando o poder de tomar decisões tornando-as mais assertivas. Deste modo, o presente trabalho propôs o sensoriamento de colmeias, para coletar os dados gerados durante os ciclos de produção. Assim, considerando as informações mais relevantes para a apicultura, as variáveis observadas foram: temperatura do ninho, umidade relativa do ar, gases (fumaça) e inclinação das colmeias (posição). Tendo como base os conceitos da IoT (Internet of Thigs Internet das coisas), e se utilizando da rede de telefonia móvel para acessar a Internet, os dados coletados foram enviados para uma plataforma online por meio da qual foi possível ter acesso aos dados coletados promovendo a possibilidade de suporte à tomada de decisão, colaborando para um processo menos custoso no que tange o manuseio do apiário. Através dos experimentos realizados, foi possível avaliar o comportamento dos sensores e a eletrônica utilizados, bem como seu potencial para a automação dos processos inerentes à cultura estudada. |