Pesquisadores do Campus Serra captam R$233 mil reais em recursos por meio de Projeto de Pesquisa, Desenvolvimento e Inovação

• Imprimir

O projeto intitulado "Pink Pepper Qualifier: Determinação da qualidade produtiva dos frutos da Aroeira (Schinus terebinthifolius Raddi) usando Inteligência Computacional", submetido ao edital Ifes 05/2020, de apoio ao empreendedorismo inovador com foco na Economia 4.0, foi classificado em primeiro lugar geral do estado do Espírito Santo e em sexto lugar geral do Brasil dentre 163 projetos submetidos para o edital.

Em face do resultado final do processo seletivo, publicado no último dia 30 de outubro, o projeto captou R$233.333,33 em recursos financeiros para aplicação direta no Campus Serra, tanto por meio da compra de equipamentos, como para o pagamento de bolsas de pesquisa aos onze estudantes que estarão envolvidos com suas atividades.

O projeto é coordenado pelo professor Fidelis Zanetti de Castro, do Campus Serra, em colaboração direta, sistemática e conjunta dos professores Adilson Ribeiro Prado, Carlos Lins Borges Azevedo, Daniel Cruz Cavalieri, Fabiano Borges Ruy e Moisés Savedra Omena, todos do Campus Serra, e do professor Evandro Chaves de Oliveira, do Campus Itapina.

Em linhas gerais, a finalidade do projeto é desenvolver uma tecnologia inovadora, no contexto da Agricultura 4.0, para determinação da qualidade produtiva da pimenta rosa, fruto da Aroeira.

O estado do ES é o maior produtor de pimenta rosa do mundo, com plantações presentes em 17 municípios litorâneos, totalizando cerca de 350 toneladas anuais, a qual envolve mais de 600 famílias, tanto no cultivo, como no beneficiamento do fruto.

Destaca-se a relevância do projeto para a economia capixaba pelo seu potencial inovador, que permitirá um maior controle em termos de direcionamento comercial do fruto; pelo tamanho do seu mercado a nível estadual, nacional e internacional (de fato, cerca de 90% da produção capixaba é exportada para países da Europa, do Oriente Médio e para os EUA); e pelo seu impacto transformador social aos entes da sua cadeia produtiva e beneficiadora.

Em termos técnicos, o projeto usará redes neurais profundas treinadas como classificadores a partir de dados obtidos in loco de plantio, por meio de sobrevoo por drones, coleta de imagens NIR, coleta de amostras de frutos e folhas de regiões de interesse (ROIs) (geradas via segmentação semântica de imagens e cálculo de índices de vegetação), uso de dados multiespectrais (obtidos via espectrometria de laboratório) e de parâmetros biofísicos da folha e do fruto (obtidos via espectrometria de campo) para discriminar níveis de qualidade e maturidade da pimenta rosa.