Top 10 Strategic Predictions for 2022 and Beyond, por Gartner, 2021

Segundo a Gartner, estas tecnologias compreendem três áreas: 

• Interfaces e experiências: tecnologias que vão mudando fundamentalmente a maneira como interagimos com o mundo.
• Facilitadores de negócios: tecnologias que impactam as empresas mudando práticas, processos, métodos, modelos ou funções.
• Revolução da produtividade: a confluência de várias tecnologias e tendências que ajudam as organizações de forma rápida, precisa e em maior volume, a classificar, prever e resolver problemas que os humanos não conseguem.

Enquanto algumas destas tecnologias estão ao virar da esquina (como é o caso dos assistentes virtuais avançados), outros estão mais distantes (nuvem AR).

Relacionado: As tecnologias mais badaladas desde o ano 2000, Tendências sobre gestão de dados para 2020 

fonte: Gartner

Um dos efeitos colaterais da pandemia foi a mudança do paradigma na forma como se percepciona o trabalho e os espaços de trabalho. Hoje, sabe-se que a grande maioria dos colaboradores consegue ser tão ou mais produtivo a trabalhar remotamente do que no escritório.

O modelo híbrido de trabalho oferece mais flexibilidade aos colaboradores, mas não deixa de ser um modelo desafiador. As empresas precisam de garantir a produtividade e mobilidade dos seus colaboradores, apostando na adopção de Workplace Solutions.

O local de trabalho como era conhecido vai desaparecer para se tornar num lugar de colaboração, graças ao nível de produtividade que já conseguimos obter

~Mário Acúrcio, Consultor Pré-Venda, Informatem

É certo que a pandemia alterou a adopção, por parte das empresas, de soluções de mobilidade e do novo workplace, o que trouxe uma preocupação acrescida com a cibersegurança. 

Numa fase marcada pelo facto de os colaboradores começarem progressivamente a voltar para os escritórios, é já uma certeza que o ambiente de trabalho sofreu grandes alterações e que as organizações enfrentam agora novos desafios no regresso ao escritório.

Será seguramente mais fácil adaptarmo-nos ao trabalho híbrido do que foi a adaptação ao trabalho remoto

~Paulo Coito, BU Manager - Collaboration & Customer Experience, Warpcom

Com o regresso ao escritório, é fundamental que as organizações garantam a produtividade naquele que é o novo local de trabalho com uma realidade híbrida.

Existe uma panóplia cada vez maior de soluções tecnológicas disponíveis e por isso é preciso capacitar os colaboradores de toda a informação para que estes possam fazer o seu trabalho de forma mais autónoma possível.

É preciso perceber o contexto, as pessoas e as novas necessidades para montar um sistema híbrido em que a adopção e suporte apareçam sempre muito bem balanceadas

~António Maia, Workplace Design & Adoption Director, Claranet

Relacionado: As tecnologias do local de trabalho digital dos próximos cinco anos

fonte: ITInsight

A empresa chinesa CATL começou a desenvolver uma nova bateria de iões de sódio. A escassez do lítio e o seu crescente preço e procura levaram ao estudo de uma alternativa viável à sua substituição.

De acordo com o ‘El Mundo’, os motivos para o desenvolvimento de uma alternativa são simples: “o grande número de telemóveis e, sobretudo, o aumento da produção de veículos híbridos ou totalmente eléctricos movidos a baterias de lítio, fizeram soar os alarmes entre as empresas produtoras”.

Análises preliminares de mercado avançadas pela mesma fonte revelam que a procura pelo lítio “vai triplicar nos próximos anos, atingindo 1,12 milhões de toneladas em 2025”.

As baterias de iões de sódio contemplam recargas de até 80% da sua capacidade em apenas 15 minutos e prometem uma alta densidade de energia e boa estabilidade térmica em diversos cenários. Este último aspecto é especialmente importante e uma vantagem sobre o lítio, que perde desempenho quando está muito quente ou muito frio

A primeira geração das baterias de sódio terão capacidade de 160Wh/kg e são projectadas para automóveis.

A segunda geração está a ser desenvolvida com a meta de 200 Wh/kg, um valor mais aproximado da densidade alcançada actualmente pelo lítio, entre 200 e 250 Wh/kg.

As baterias de sódio, tal como as de lítio, funcionam movendo os iões entre os cátodos e os ânodos. No entanto, o sódio possui partículas maiores que requerem maior estabilidade estrutural e cinética nos seus componentes. Esta característica impede que, neste ponto do projecto, se implemente a solução em dispositivos mais pequenos.

O primeiro lote de baterias de sódio produzido em larga escala está previsto para 2023 e a China é o país que mais aposta na sua implantação.

fonte: Multinews

A biotecnológica portuguesa Immunethep anunciou que os ensaios não clínicos da sua vacina contra o coronavírus já terminaram e demonstraram “uma elevada segurança e eficácia” numa infecção letal por SARS-CoV-2.

Quatro mil toneladas de amêndoas processadas.

Dessas quatro mil toneladas, apenas 25%, ou seja, um pouco mais de mil toneladas, é a própria amêndoa - a fruta, que podemos usar para cozinhar e comer, produzir nouga ou para fazer produtos de beleza. Os restantes 75% são a casca da amêndoa, que está a ser utilizada principalmente como biomassa

Cientistas de um projecto de investigação europeu têm planos mais ambiciosos para estas cascas de amêndoa.

Num laboratório químico da Universidade de Alicante, cascas de amêndoa e resíduos de brócolos, limão e romã são processados para obter aditivos naturais com potencial valor industrial. Micro-ondas, produtos químicos e nanoargila ajudam a obter o potencial máximo de cada produto.

A partir do limão, por exemplo, podemos extrair um corante amarelo e alguns óleos essenciais com fragrância de limão que podem dar tanto perfume como propriedades antibacterianas ao produto final que queremos desenvolver. A romã também fornece aditivos antibacterianos e uma gama de cores muito ampla, do vermelho ao azul, dependendo do processo químico que utilizamos no laboratório. Os brócolos dão um corante natural verde, que é bastante apelativo. E as cascas de amêndoa, uma vez moídas e misturadas com bioplásticos, podem dar uma textura, um aspecto semelhante ao da madeira.

Os aditivos naturais são depois misturados com bioplásticos à base de amido de milho num laboratório. Processos mecânicos envolvendo altas temperaturas, arrefecimento por água e enrolamento do material transformam a mistura num fio que pode depois ser usado para fazer peças de automóvel graças à impressão 3D.

O nosso próximo passo é agora passar do que desenvolvemos no laboratório para um nível semi-industrial, o que leva cerca de 4-5 anos. Assim, em 4-5 anos, produtos como os que devolvemos poderão chegar ao mercado

fonte:Projecto inovador transforma resíduos alimentares em plástico

Num mundo em rápida mudança, como é que os líderes constroem organizações mais fortes, mais resistentes e verdadeiramente prósperas? O que podem os líderes aprender com a lógica inerentemente regenerativa da própria vida que foi afinada nos últimos 3,8 mil milhões de anos? ~ Laura Storm, TEDx Talks, Junho de 2019

Desde os 8 passos para liderar a mudança até aos 8 aceleradores da mudança e os quatro princípios que preparam uma organização para o sucesso, assim chegamos a 2020 no clima da pandemia da COVID-19.

 

As ferramentas de software estão a capacitar os analistas de negócios a gerar modelos analíticos e insights sem a ajuda de engenheiros de software.

A IBM espera que a procura por Data Scientist suba pelo menos 28% até ao final de 2020. Para lidar com a escassez de talentos, as empresas estão a desenvolver software que fazem esse trabalho, criando efectivamente Data Scientist a partir de funcionários corporativos que não fazem parte da equipa de TI.

De acordo com o Gartner, a ciência de dados por software inclui recursos e práticas que permitem aos utilizadores extrair informações preditivas e prescritivas dos dados enquanto trabalham em posições fora dos campos de estatística e análise. Estes Data Scientist são “utilizadores avançados”, como analistas de negócios que não têm formação em ciência da computação, mas podem executar tarefas analíticas simples a moderadamente sofisticadas que anteriormente exigiam mais conhecimento. Esta tem sido uma maneira útil de lidar com a escassez de talentos.

O aumento da disponibilidade de ferramentas, tecnologia, dados e modelos está a permitir a disseminação de insights para pessoas que normalmente não teriam essa capacidade

~Brandon Purcell, analista da Forrester Research.

Agora, graças as ferramentas como o SPSS e o Alteryx da IBM, novos Data Scientist (conhecidos como Citizen Data Scientist), muitos com pouca ou nenhuma experiência em código, utilizam software para obter insights. Estas plataformas tornam “muito mais fácil para os analistas de linha de negócios manipular dados do que no Excel”, afirma Purcell.

O Citizen Data Scientist preenche a lacuna entre a análise realizada por utilizadores de negócios e a análise avançada atribuída aos cientistas de dados. Já os cientistas de dados profissionais criam e escalam modelos e algoritmos em toda a empresa.

O TD Bank usa uma ampla gama de ferramentas analíticas básicas e sofisticadas para melhor alinhar os dados históricos e actuais dos clientes, bem como para conduzir análises de fraude. Por exemplo, o banco usa o software da AtScale para ajudar os utilizadores de negócios a consultar dados em tempo real da base de dados Hadoop e obter resultados rapidamente. Os analistas do TD Bank visualizam as informações no sistema de auto-serviço Tableau.


A Salesforce, por exemplo, oferece o Einstein Prediction Builder, que permite aos analistas de negócios criar modelos de IA Inteligência Artificial personalizados, adicionando variáveis ​​para prever resultados. O Sensei da Adobe, outra ferramenta de ML Machine Learning, ajuda os profissionais de marketing a criar campanhas em minutos, economizando horas de trabalho.


Obviamente, nem todo desafio de bigdata será facilmente levado a cabo por um cidadão cientista de dados. As empresas ainda precisam de estatísticos e outros especialistas de técnicas matemáticas avançadas, revela Bill Roberts, da Deloitte Consulting.

Além disso, Roberts observa que, embora as ferramentas de auto-serviço possam servir bem uma empresa, se elas não funcionarem correctamente poderão gerar problemas. “Quando há um problema, será preciso alguém com formação ou grau avançado em matemática que o possa resolver”, conclui.



Relacionado:
As tecnologias do local de trabalho digital dos próximos cinco anos
A diária de um cientista de dados
Diferenças entre Business Intelligence e Data Science
Cinco armadilhas do auto-serviço de BI




fonte: CIO.pt

Uma molécula da droga 'inventada' pela IA Inteligência Artificial será testada em humanos com a aplicação da aprendizagem automática à medicina pela primeira vez.

O medicamento será usado no tratamento de pacientes com transtorno obsessivo-compulsivo. Foi criado pela startup britânica Exscientia e pela empresa farmacêutica japonesa Sumitomo Dainippon Pharma.

Normalmente, o desenvolvimento de medicamentos leva cerca de cinco anos para ser testado, mas este medicamento desenvolvido através da IA Inteligência Artificial levou apenas 12 meses.

We have seen AI for diagnosing patients and for analysing patient data and scans, but this is a direct use of AI in the creation of a new medicine

~Prof. Andrew Hopkins

A molécula - conhecida como DSP-1181 - foi criada usando algoritmos que examinaram minuciosamente compostos potenciais, verificando-os contra uma enorme base de dados de parâmetros.

There are billions of decisions needed to find the right molecules and it is a huge decision to precisely engineer a drug. But the beauty of the algorithm is that they are agnostic, so can be applied to any disease

~Prof. Andrew Hopkins

O primeiro medicamento entrará na primeira fase de testes no Japão que, se forem bem-sucedidos, serão seguidos por mais testes globais.


Relacionado:
Aprovado medicamento feito em impressora 3D,
A IA poderia ajudar a projectar melhores drogas que não chocam com outros medicamentos





fonte: BBC News

Quando as tecnologias emergentes tomam conta das notícias em destaque, como podemos distinguir a febre mediática do que é comercialmente viável?

Em pouco tempo, inovações tecnológicas como a internet sem fios e as redes sociais tornaram-se uma parte omnipresente do nosso dia a dia, transformando silenciosamente a maneira como vivemos, trabalhamos e comunicamos. Outras tecnologias promissoras têm um curto tempo de fama e acabam por desaparecer na obscuridade.



Definição de Hype Cycle pela Gartner




fonte: Visual Capitalist

Segmentação ou personalização? Há um aumento significativo de oportunidades potenciais ao nível do envolvimento do cliente em novos canais digitais, dispositivos e muito mais, apresentando o risco de uma jornada fragmentada e complexa do cliente. Os retalhistas enfrentam a necessidade de manter toda a jornada focada exclusivamente no contexto de cada comprador, e não em pontos de contacto sequenciais desconectados, informados pelas propensões do segmento, para oferecer uma experiência ininterrupta ao cliente em todas as interacções.

New Customer Experience Architecture, por IDC Retail Insights, 2017

A figura acima mostra como a plataforma de experiência do cliente é um loop perpétuo e as declarações internas são repetidas ad infinitum, optimizadas dinamicamente por meio de um núcleo inteligente.


Começando de baixo, os dados chegam à organização na forma de ficheiros, mas também em streams a partir de dispositivos conectados, logs, dispositivos móveis e terceiros.

O nível de informação acelera a ingestão de dados, entende e governa os dados, criando um lago de informações unificado, que é a principal etapa para a definição e configuração de uma estratégia de hiper-micro segmentação.

A partir de cima, chegam dados contextuais em tempo real através dos pontos de contacto da jornada do cliente, circulando pela fundação de IA Inteligência Artificial, ponto central desta plataforma. A IA permite uma abordagem inovadora, alterando o mapa de conhecimento do comportamento do cliente para a caracterização de seu contexto social, necessidades potenciais e tomada de decisão.

Exemplo: A Alibaba está a usar a IA para personalizar a experiência do cliente, os comerciantes que vendem no site de comércio eletrónico da rede Alibaba podem personalizar suas fachadas virtuais para visitantes individuais, oferecendo recomendações em tempo real e personalizadas de produtos com base em históricos de compras, dados comportamentais e uma série de outras informações.

A automação é uma maneira essencial de alcançar a personalização da experiência do cliente em escala.
A personalização não importa apenas quando o consumidor está a pensar em fazer uma compra; o consumidor espera suporte individualizado durante toda a relação com o retalhista, desde o contacto inicial até o suporte ao cliente. A IA Inteligência Artificial é um facilitador essencial, não apenas para os aplicativos front-end, mas também para todos os processos de back-end que oferecem suporte à hiper-micro personalização.

Os retalhistas estão a adoptar uma ampla gama de tecnologias de IA, incluindo ML Machine Learning, reconhecimento de voz / voz, processamento de linguagem natural e reconhecimento / análise de imagem, aproveitando uma grande quantidade de novas fontes de dados, como dados contextuais não estruturados.


Relacionado:
Tecnologia cognitiva e robótica revitalizam a CX nos Seguros
Analítica, integração e qualidade dos dados;
Analítica preditiva em expansão;
Aprendizagem automática baseada nos dados;
O que é Big Data?


Estudo da IDC: Infra-estrutura antiga e visão estratégica desconexa são barreiras à nova geração de CX


(editado)

fonte: IDC UK • Ireland

Ferramentas e tecnologias emergentes na actividade seguradora criam oportunidades para uma melhor gestão dos dados, desenvolvimento de produtos e marketing, entre outras áreas.

Tarefas como processamento de aplicações de back-office, sinistros e relatórios financeiros já estão a ser automatizadas. Com a melhoria da produtividade nessas funções, as seguradoras estão a expandir as suas funções noutras áreas - como gestão dos dados, desenvolvimento de produtos e marketing - com o objectivo de desenvolver produtos e serviços mais personalizados. Por exemplo, o acesso a ferramentas que permitem o reconhecimento e inteligência dos padrões de estilo de vida torna possível criar campanhas de marketing mais focadas e personalizadas.

Como quase todos os sectores, o sector de seguros está a passar por uma mudança demográfica para os clientes da Geração X, Geração Y e Geração Z. Essa tendência, por sua vez, está a levar a uma preferência cada vez maior pelo envolvimento do cliente através de canais digitais. Com a ajuda da robótica e de inovações técnicas como NLP Natural Language Processing, NLG Natural Language Generation e ML Machine Learning, agora são possíveis interacções mais eficientes e eficazes.

Embora as seguradoras líderes usem há muito tempo análises avançadas para obter insights mais aprofundados dos clientes quanto à subscrição e fixação dos preços dos riscos, os métodos tradicionais geralmente são muito lentos para responder ao volume e à velocidade a que os dados não estruturados são capturados. As tecnologias cognitivas são formas poderosas para acompanharem os fluxos de informação continuamente em expansão de hoje em dia.

As seguradoras também estão a usar ferramentas cognitivas para analisar dados de vários canais e criar experiências e produtos mais personalizados para os clientes. Dados de dispositivos conectados, sensores e media sociais, por exemplo, ajudam as companhias a afastarem-se de uma prática antiga de "encontrar clientes para produtos" para um modelo no qual os produtos são criados especificamente para atender às necessidades e riscos dos seus segurados. Além disso, as seguradoras também podem projectar as jornadas dos clientes a partir do zero, oferecendo uma experiência mais personalizada, em vez de envolver os clientes de uma maneira genérica.


Embora as companhias de seguros possam ser vistas como conservadoras e lentas na adopção da mudança, essa inércia não será uma opção viável na era da IA Inteligência Artificial. As seguradoras que deixarem de adoptar a jornada cognitiva provavelmente acabarão por ceder vantagem estratégica aos concorrentes e aos novos players do mercado.



Fonte: Deloitte, The Wall Street Journal

Em breve as empresas poderão capturar muito mais dados sobre suas cadeias de distribuição — dados que alimentam a automação de processos, a análise preditiva, a inteligência artificial e a robótica. Estas são as tecnologias que em breve assumirão a gestão da cadeia de distribuição.



Video YouTube, ROWA Vmax Introduction

A Elevada quantidade de produtos, os espaços cada vez mais reduzidos e os custos elevados de áreas nas grandes cidades, aliados às altas necessidades de gestão dos stocks em tempo real, exigem um novo conceito de armazenamento de alta densidade e de altos níveis de controlo.

ROWA® – ARMAZENAGEM E DISPENSAÇÃO ROBOTIZADA DE PRODUTOS UNITÁRIOS, exemplo: Solução ROWA para o segmento de Cosmética e Perfumaria.


A cadeia de distribuição é o ponto central das operações de uma empresa. Para tomar as melhores decisões, os gestores precisam de acesso a dados em tempo real sobre sua cadeia de distribuição, mas as limitações das tecnologias herdadas (legacy) podem frustrar o objectivo da transparência ponta a ponta.

No entanto, esses dias podem pertencer ao passado. Novas tecnologias digitais disruptivas têm potencial para assumir totalmente a gestão da cadeia de distribuição transformando as formas de trabalho tradicionais. Dentro de 5 a 10 anos, a função da cadeia de distribuição pode estar obsoleta, substituída por um utilitário que gere de forma optimizada os fluxos de trabalho de ponta a ponta e requer muito pouca intervenção humana.


Relacionado:
Analítica preditiva em expansão,
Benefícios da analítica em tempo real,
Analítica comportamental na cloud




fonte: hbr.org

Os analistas esperam em 2020 um mercado de armazenamento mais forte. As tendências chave que durante os últimos anos têm dado forma ao mercado deverão prosseguir, enquanto outras novas emergem. Eis algumas das principais tendências.

Mundo Cloud: regresso ao modelo híbrido
A infra-estrutura de cloud híbrida é o standard de facto do IT moderno. Por outras palavras, a infra-estrutura local continuará a ser uma parte importante do IT no futuro previsível.

Software cada vez mais importante
Durante os últimos anos, as infra-estruturas de TI têm vindo a tornar-se cada vez mais definidas por software, e esta tendência mantém-se num futuro próximo.
Um dos principais drivers para esta tendência do “tudo definido por software” serão os ambientes de cloud híbrida. O hardware ainda será necessário, mas poderá estar localizado em qualquer lugar, enquanto o software coordenará cada vez mais a crescente complexidade das TI.

Gestão automatizada dos dados
No seu estudo “Top 10 Data and Analytics Trends”, a Gartner refere que, com a escassez de skills técnicos neste campo, as organizações necessitam automatizar a gestão dos seus dados. Por seu lado, os fabricantes vão adicionando capacidades de machine learning e inteligência artificial para tornar os processos de gestão de dados autoconfiguráveis e autoajustáveis, de forma que o pessoal técnico mais qualificado possa concentrar-se em tarefas de maior valor.

Em 2020, a IA Inteligência Artificial transformar-se-á numa tecnologia fundamental para a construção de infra-estruturas híbridas inteligentes na cloud. Mas isto requererá sistemas inteligentes de armazenamento que possam satisfazer as necessidades de desempenho e capacidade dos sistemas de negócio baseados em inteligência artificial e, ao mesmo tempo, melhorar a disponibilidade, a satisfação do utilizador e a eficiência operativa.

Segurança, aspecto chave
O investimento em segurança de infra-estruturas de armazenamento (especialmente, segurança do armazenamento na cloud) continurá a crescer em 2020. Os gestores de dados e armazenamento enfrentam uma crescente necessidade de demonstrar não só que os seus dados são seguros, como também que são fiáveis, ou seja, que foram recolhidos, armazenados e processados com integridade e responsabilidade.

Tempos de recuperação como referência
Enquanto os tempos de backup estão normalmente optimizados, as empresas têm muitas vezes dificuldades em acelerar o tempo de recuperação dos dados (em caso de ataque por exemplo). Segundo um estudo recente da Google, mais de 50% dos utilizadores abandonam um website se este demorar mais de 3 segundos a carregar.

Optimizar a infra-estrutura de armazenamento não significa mudar para meios mais dispendiosos, mas sim para a arquitectura correcta. Não esqueçamos o duro golpe que representou para muitos CIOs descobrirem que, perante a necessidade de encriptar os dados de extremo a extremo para cumprir o RGPD, o custo dos seus meios All-Flash disparou ao ponto de deixarem de ser uma opção exequível.

Redução do custo por TB
A redução do custo por Terabyte tornou-se num cavalo de batalha, e assim continuará a ser em 2020. Neste sentido, surgiram no mercado novas propostas que prometem fazer frente a este desafio com arquitecturas modernas e mais eficientes que permitem tirar partido do melhor dos meios (disco, DRAM, flash…) em grande escala e com um custo por Terabyte muito menor.

Novos modelos de aquisição
Em 2020 iremos ver cada vez mais novos modelos Capacity on Demand (COD), em que a infra-estrutura pode crescer numa questão de segundos, permitindo iniciar o serviço e depois pagar pela sua expansão. Deste modo, o time-to-market não será limitado pela infra-estrutura de dados.

Tendências tecnológicas de futuro: será 2020 o ano da sua explosão?
Outras tendências se vislumbram no horizonte, mas cuja cristalização se prevê que aconteça mais a longo prazo. Analítica aumentada, inteligência artificial em tempo real, robótica, blockchain, Internet das coisas… A IDC, no seu estudo “ICT Spending Forecast 2018-2022”, assegura que "uma parte cada vez maior do investimento em servidores e armazenamento está a ser dedicada à implementação destas novas tecnologias de back-end".


Relacionado: As empresas preferem a cloud híbrida



fonte: ITInsight

Os analistas internacionais acreditam que a análise de dados será a nova revolução na agricultura.

Jeff Bradshaw, CTO da Proagrica, analisou as grandes tendências nesta área na publicação Precision Ag, e deixa quatro previsões para o sector agrícola em 2020.


Mais produtividade depende de mais conectividade
Cada vez mais as empresas aproveitam os benefícios da comunicação instantânea, eficiente e autónoma, quer com clientes quer com parceiros da cadeia de abastecimento. A conectividade aumenta a produtividade e reduz a ineficiência.

De acordo com um relatório publicado pela Gartner, o custo de processamento de facturas é reduzido em 20% quando realizado electronicamente. Através da combinação do sistema de facturação, CRM e plataforma logística é possível criar uma fonte de informação única e centralizada, garantindo uma visão completa das práticas de negócios, o que ajuda a erradicar ineficiências e a delegar recursos a áreas que criam o maior valor agregado.

Juntar-se a uma rede digital que ligue, sem esforço, os sistemas e dados da sua empresa a uma rede de negócios mais ampla, em toda a cadeia de fornecimento, será transformador para a agricultura e para a saúde animal. As oportunidades de eficiência e agregação de valor são enormes

~Jeff Bradshaw, CTO da Proagrica

Proporcionar conhecimentos aplicáveis
A análise de dados, através de sistemas internos ou através de uma rede, tem a capacidade de gerar informação útil. Podem permitir a identificação e visualização dos melhores/piores fornecedores, classificar as lojas por eficiência, ver a cotação de mercado das empresas em tempo real e justificar o motivo da cotação.

A análise de dados também pode prever a procura de determinados bens ou alertar sobre surtos de pragas, garantindo que todos os envolvidos na cadeia de abastecimento tenham esta informação.

Acessibilidade à informação deve ser a norma, não um privilégio
Os recursos de dados inteligentes podem ajudar, garantindo a sincronização de dados em tempo real de preços e detalhes de produtos, para que os retalhistas agrícolas possam assegurar a disponibilidade de informações precisas sobre as compras. Esta oportunidade permitirá impulsionar as vendas, o lucro e garantir maior confiança.

Fechar essa lacuna de informação entre o agricultor e o seu retalhista agrícola é uma ferramenta poderosa, pois beneficia cada actor da cadeia

~Jeff Bradshaw

Integração é a prioridade para os utilizadores
A IoT Internet of Things tem crescido devido a dispositivos inteligentes, cada vez mais capazes de oferecer esta integração. Em 2020, de acordo com a agência Gartner, 20,5 mil milhões de dispositivos conectados deverão estar em funcionamento, em 2016 eram 6 mil milhões. As empresas que utilizam a conectividade nos seus processos operacionais e dispositivos estão bem posicionadas para fornecer uma oferta produtiva e lucrativa no mercado.

Contudo, a maioria dos agricultores não está à procura de mudanças significativas, procura apenas que os sistemas já existentes funcionem melhor.

Os fornecedores de soluções para agronegócios devem considerar seu papel neste processo e investigar como poderão garantir uma experiência mais simplificada para o agricultor, o que, por sua vez, levará a uma maior interacção e confiança na cadeia.



fonte: Vida Rural

Video YouTube, Surface Duo

O Surface Duo, que a Microsoft deu a conhecer em Outubro de 2019, é um smartphone dobrável, equipado com dois ecrãs com 5,6 polegadas de diagonal, unidos por uma dobradiça que permite ao utilizador alternar entre o modo portátil, tablet e tenda.

O Surface Duo utiliza uma versão do sistema operativo móvel Android que foi desenvolvida em conjunto com a Google de forma a proporcionar a melhor experiência de utilização em dois ecrãs.

O novo smartphone da Microsoft deverá chegar às lojas norte-americanas durante o segundo semestre de 2020.


Relacionado: O Surface Phone é Surface Duo

A agricultura de precisão é cada vez mais o método por excelência que os agricultores utilizam para trabalhar a sua terra. O digital deixa de ser algo apenas dos urbanos e de quem trabalha num escritório e está no campo agrícola, contribuindo para produções mais rentáveis e sustentáveis.

O projecto "Smart Farming: Ferramenta avançada para operacionalização da agricultura de precisão" tem este cariz tecnológico e teve como objectivo conceber uma ferramenta com a capacidade de processar de forma inteligente, e o mais autónoma possível, múltiplos e diversificados dados, bem como o conhecimento agrónomo e actuar, de forma precisa e eficiente, num conjunto específico de processos agrícolas. A iniciativa, promovida pela ProdFarmer, em parceria com uma equipa de investigadores do INESC TEC – Instituto de Engenharia de Sistemas de Computadores, Tecnologia e Ciência e do Instituto Nacional de Investigação Agrária e Veterinária (INIAV), e a colaboração da Herdade do Esporão e da Herdade Maria da Guarda, começou em 2016 e terminou em 2018.

A ProdFarmer desenvolveu e está a comercializar a plataforma informática que resulta deste projecto.

O INIAV foi a fonte de conhecimento agrícola que possui conhecimento no domínio da agricultura e cujos especialistas desenvolveram modelos clássicos, baseado no conhecimento existente, e que também participaram no desenvolvimento de modelos inteligentes, fornecendo conhecimento que permitiu identificar as características/variáveis com maior poder preditivo. O INESC TEC desenvolveu modelos inteligentes, baseados no histórico de dados fornecidos pelas herdades e o hardware de automação e controlo. A Herdade do Esporão forneceu dados da vinha e a Herdade de Maria da Guarda disponibilizou informação sobre o olival.

O projecto foi um sucesso. Deste resultou uma ferramenta informática que será comercializada pela ProdFarmer e que pode auxiliar os agricultores na gestão das suas herdades. Além de outras funcionalidades, neste projecto foram desenvolvidos algoritmos e modelos inteligentes que permitem, por exemplo, prever o potencial hídrico e definir o plano de rega para cada talhão. Também resultou o desenvolvimento de um módulo (hardware) de automação e controlo que permite controlar sistemas de rega/fertirrega. Foi submetido um pedido de patente para este módulo de controlo e automação

~Carlos Ferreira, responsável pela área de processamento inteligente do Smart Farming


A ferramenta final tem várias valências, desde logo permite determinar as necessidades de rega e de fertilização, mas também definir um calendário de operações culturais, calendário de fases fenológicas, evolução da maturação dos frutos e segmentação da colheita. A S-FARM tem ainda a possibilidade de determinar riscos de doenças. As potencialidades deste produto vão um pouco mais além, pois permite que sejam definidas acções que executa de forma autónoma, tais como rega sectorial e de precisão, controlando directamente cada um dos sistemas de fertilização, determinando as operações culturais necessárias e a sua distribuição geográfica, bem como o cálculo de índice de maturação e determinação automática de zonas e volumes de colheita.



fonte: Vida Rural

As empresas Herculano, Agroinsider, Cutplant Solutions/Vicort, Trigger.Systems e Tomix, em parceria com o INESC TEC, juntaram-se para formar um grupo de trabalho para a dinamização empresarial da agricultura inteligente em Portugal. Este grupo, que vai incidir sobre as áreas da agricultura, floresta e pecuária, vai focar-se na partilha de informação e projectos de I&D conjuntos, para além da participação em feiras e relacionamento com outras entidades, mas também “organização para o futuro, prospecção de mercado e comunicação”, revela o INESC TEC em comunicado.



fonte: Vida Rural