Uso da internet das coisas no monitoramento da alface hidropônica em ambiente controlado

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2024
Autor(a) principal: Reis, Rayllon Rodrigues Sousa
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Ponta Grossa
Brasil
Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção
UTFPR
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Hidroponia
Alface
Arduino (Controlador programável)
Internet das coisas
Inteligência artificial
Hydroponics
Lettuce
Arduino (Programmable controller)
Internet of things
Artificial intelligence
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA DE PRODUCAO
Engenharia/Tecnologia/Gestão
Link de acesso: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/35615
Resumo: Urban agriculture, through hydroponic cultivation, is an increasingly relevant alternative for dealing with the challenges of producing and feeding the population. In this context, hydroponic cultivation in a controlled environment with the help of technological tools in vertical urban farms is a promising option for guaranteeing a sustainable and efficient food supply. The main objective of this study was to evaluate the use of artificial intelligence (AI) in monitoring hydroponic lettuce in an indoor environment. To do this, sensors were used to collect data on the plants and the environment; this data was interpreted by machine learning algorithms to support decisions in real time. The automation consists of a set of devices integrated with the Arduino [trade mark] platform and monitoring software. A prototype was built in a greenhouse to simulate a real production environment. The results showed that, working with an average nutrient solution temperature of 28.6ºC, lettuce plants with up to 13 leaves and a weight of 200g were obtained, demonstrating the viability of hydroponic automation and the potential of artificial intelligence for monitoring and efficient food production in controlled environments.
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