Premiados(as) do Hackaton do 44º SEMISH
No Congresso da Sociedade Brasileira de Computação (CSBC – 2017) que aconteceu em São Paulo, vários trabalhos foram premiados nos diversos eventos que lá aconteceram e neste mês de julho publicaremos uma edição especial com os perfis das equipes desses trabalhos premiados.
Começamos com os perfis dos premiados no Hackaton do 44º SEMISH (Seminário Integrado de Hardware e Software). Conversamos com perfis das 3 equipes premiadas sobre curiosidades, dificuldades e lições aprendidas ao longo do desenvolvimento do trabalho premiado.
Nome do Projeto premiado: Daninha’s Finder
Equipe: Alessandro Murta Baldi (UFES), Gabriel Elias Faria Lemos (UNIP), Leonardo Mauro Pereira Moraes (UFMS), Sidney Maldonado, Ubirajara da Costa Lima Junior (Professor IFBA)
Eu sou a cara da computação: Conte-nos resumidamente a história do trabalho premiado, curiosidades, dificuldades, lições aprendidas.
Alessandro: O trabalho premiado envolveu a construção de um sensor que detecta ervas daninhas em lavouras, consistindo na utilização de um LED vermelho e um sensor LDR, presentes no kit disponibilizado durante o hackathon pela Qualcomm, e a utilização do serviço Xively para o envio de informações pela internet (Internet of Things). O trabalho envolveu o tema de informática na agroindústria, no qual tenho experiência na utilização de sensores em campo desde a graduação (na Universidade Federal de Mato Grosso do Sul – Câmpus Ponta Porã), possibilitando a redução de custos de um sensor comercialmente caro. Uma curiosidade é que outro membro da equipe, Leonardo Mauro, também foi meu colega na graduação e foi uma satisfação reencontrá-lo no Hackathon da CSBC, lembrando-me dos tempos de trabalho com arduino no grupo PET Fronteira (Programa de Educação Tutorial) da instituição. As dificuldades durante o Hackathon foram em relação ao tempo curto para a elaboração de projetos mais complexos e em relação à limitação da quantidade de sensores do kit, forçando o improviso. Um exemplo dessas limitações está presente na ideia original: a construção de um robô que faz uso do sensor de ervas daninhas para borrifar herbicida apenas nos locais com ervas daninhas. A ideia original foi reduzida apenas para a construção do sensor e o envio de informações pela internet. Aprendemos a trabalhar em grupo e lidar com as dificuldades como uma equipe, dividindo tarefas e resolvendo os problemas de forma paralela. Aprendemos também mais a respeito da placa Dragonboard 410 da Qualcomm, cedida durante o evento para realização das tarefas.
Gabriel Elias: Após cada um dos membros do grupo expor idéias e opiniões sobre a possibilidade de execução, ou limitações dos componentes que tínhamos, Alessandro sugeriu algo que ele havia começado a testar. Identificar, em uma terra pré plantio, a presença de ervas daninhas. Inicialmente a ideia era bem ambiciosa, mas começamos a esbarrar nas limitações de hardware, sensores e componentes que tínhamos. Claro que em posse de uma Dragonboard 410c não teríamos problemas com processamento de dados, nem de conexão wifi, a placa é robusta e com uma capacidade muito além do que precisaríamos, o problema é que não havia material para montarmos um robô. Optamos pelo simples, mostrar o foco do projeto e apontar possíveis implementações. Definimos qual seria o trajeto dos dados, onde ao encontrar uma erva daninha o nosso protótipo envia uma mensagem para um servidor na nuvem e esse dado alimentava uma página web para que o monitoramento pudesse ser remoto. Com foco em IoT, tendo um projeto autônomo e com ênfase em automação agrícola conseguimos vencer. Gostaria apenas de destacar o uso dentro da placa de apenas Python, tanto para leitura dos sensores, quanto para envio para nuvem e essa é uma linguagem que eu além de me identificar e gostar muito sei que nos ajudou por sua praticidade.
Leonardo: Nossa equipe desenvolveu (protótipo) um identificador de ervas daninhas a partir de sua clorofila (cor e intensidade), neste caso simulamos um identificador de intensidade de iluminação com base na refração da coloração do objeto a partir da iluminação do objeto via LED e um receptor da coloração (LDR). Além do sistema hardware, desenvolvemos um sistema online para apresentar ao usuário uma interface amigável das capturas realizadas pelo nosso protótipo.
Programa melhor detalhado em: https://github.com/leomaurodesenv/daninhas-finder e http://www.instructables.com/id/Daninhas-Finder/
Nome do Projeto premiado: Dona
Equipe: Cleitianne Oliveira da Silva (IFCE – Aracati), Letícia Mara Berto (UFSCar – Sorocaba), Rhayane da Silva Monteiro (IFCE – Aracati), Simony César (IFPB)
Eu sou a cara da computação: Conte-nos resumidamente a história do trabalho premiado, curiosidades, dificuldades, lições aprendidas.
Cleitianne: O projeto intitulado DONA propôs uma solução de monitoramento de produção, como frutas, legumes, verduras etc. O objetivo era fazer com que a produção estivesse interligada com os dados dos sensores de temperatura e umidade que estavam no campo e, assim através dessa coleta de dados fazer uma previsão do tempo levando estas informações para os supermercados. Com isto as mulheres podem maximizar a produção para a agricultura de subsistência e o excedente pode ser utilizado para a utilização de renda.
Letícia: A ideia do trabalho surgiu de uma das meninas do time que conheceu “as mulheres de passarinho”, através de uma ong que fez um trabalho de ensino de plantação com as mulheres do local. Essas mulheres vivem em uma região que é cortada por um rio, e na beira do rio o solo é muito fértil e propicio para agricultura. Elas aprenderam a cultivar os alimentos para servir como uma fonte de renda, e não ser mais somente para subsistência.
Nosso projeto, foi intitulado DONA, pois as mulheres de lá são conhecidas como “dona” maria, “dona” regina, além disso elas dizem que são donas de casa. Com esse nome no projeto, queremos dizer que elas são donas de sua vida, donas do seu futuro.
A nossa aplicação foi criada com o intuito de automatizar o processo realizado por essas mulheres. Através de sensores, conseguimos capturar o clima daquela região e cruzar os dados com sites de previsão, de forma a prever a melhor época de colheita e plantação, além de outros recursos; automatização da irrigação, mas com o motor sendo abastecido através de energia solar, que é abundante no local. Também criamos uma aplicação com gráficos em tempo real, para que as mulheres tenham o controle de sua produção. Além disso, existem mais recursos que foram idealizados e projetados, porém não tivemos tempo o suficiente para produzir durante o Hackathon.
Rhayane: Nosso projeto, intitulado DONA, tinha como objetivo gerar dados climáticos por meio dos sensores de temperatura e umidade que pudessem auxiliar as mulheres do bairro de Passarinho no Recife, PE. Essas mulheres vivem próximo a um rio na periferia da capital pernambucana e como forma de sustento, elas plantam nas margens desse rio. A ideia foi gerar um protótipo que pudessem auxiliá-las no plantio e otimizar sua produção para a subsistência bem como utilizar o excedente para a geração de renda. Escolhemos DONA como nome do projeto para remeter a ideia de que as mulheres são donas de si, ou seja, independentes.
Simony: Eu cresci no bairro Dois Unidos, vizinho ao de Passarinho, zona norte do Recife. Minha vó mora no bairro até hoje e eu sempre achei curioso como um bairro tão rico em recurso natural poderia ter uma população tão pobre. Cresci, entrei na faculdade Design e sempre me interessei por tecnologia, dados livres e principalmente pela pauta feminista nesse meio. E foi nessa onda de engajamento cívico que descobri uma ação da ONG ActionAid na região, eles estavam capacitando as mulheres que, em suma, tinham como renda apenas o bolsa família, a capacitação visava que elas gerassem plantio com hortas urbanas. Os alimentos gerados por elas são alimentos orgânicos e tinham como pretensão apenas para subsistência da família da agricultora, mas alimento orgânico tem um alto valor de mercado, então se eu pudesse otimizar o plantio dessas mulheres oferecendo dados climáticos daquela microrregião e linkar banco de dados com a demanda de mercado de restaurantes e usuários comuns do Recife, vi que poderia não só otimizar a produção, mas alimentar um ecossistema de empoderamento feminino. O que antes servia de subsistência, serviria agora como fonte de renda, Dona Célia, Dona Ana, Dona Maria, seria apenas Donas de casa, da horta, do negócio e da vida delas.
Nome do Projeto premiado: Jardineiro Inteligente
Equipe: Antonio Sousa Veira de Carvalho Júnior (UFPI), Bruno Georgevich Ferreira (UFAL), Edson Damasceno Carvalho (UFPI), Jonatas Duarte Fraga (UFRG)
Eu sou a cara da computação: Conte-nos resumidamente a história do trabalho premiado, curiosidades, dificuldades, lições aprendidas.
Antonio: Foi uma experiência muito interessante, conhecer pessoas novas e ainda trabalhar em equipe unindo duas ideias na construção de um projeto foi uma experiencia ótima. O jardineiro inteligente trata-se de um software que visa em uma questão muito discutida, em relação ao desperdício de água e foi com base nisso que implementamos para que possa saber através da temperatura, umidade do ar e a velocidade do vento, quanto tempo deve ser regado um local por dia, apesar disso utilizamos técnicas de alguns cientistas para validar o nossa metodologia utilizada.
Bruno: O nosso trabalho teve como inspiração os projetos de pesquisa dos envolvidos na equipe, os quais permeiam o tema agronegócio. Com a fusão das pesquisas, foi obtido um sistema capaz de calcular o volume de água exigido por uma cultura de plantas e somente irrigar o necessário, agregando tecnologia a agricultura, comércio muito presente no nordeste. Uma dificuldade enfrentada foi a pouca diversidade de sensores e atuadores, além do breve tempo de execução do evento, o que não possibilitou uma melhor elaboração do sistema. Uma das lições aprendidas está relacionada à possibilidade de unir a teoria aprendida nos laboratórios da universidade com a carência de soluções práticas para os problemas cotidianos da sociedade.
Edson: O nosso trabalho tinha como objetivo calcular o tempo necessário para um jardineiro ficar molhando o jardim. Um dos pontos mais importantes é que pudemos juntar o conhecimento adquirido por cada integrante da equipe. A maior dificuldade encontrada é que nós não tínhamos os matérias necessários para deixar o protótipo como tinha sido pensado pela equipe. O Hackathon foi muito interessante e me trouxe novos conhecimentos.
