Integração de Robôs Autônomos e Big Data na Agricultura de Precisão: Arquiteturas, Automação e Desafios de Segurança para um Ecossistema Conectado

Donzeli Paino, Eduardo; Christovam Bearare, Sandro

Integração de Robôs Autônomos e Big Data na Agricultura de Precisão: Arquiteturas, Automação e Desafios de Segurança para um Ecossistema Conectado

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Metadados	Descrição	Idioma
Autor(es): dc.contributor	RCMOS - Revista Científica Multidisciplinar o Saber	pt_BR
Autor(es): dc.contributor.author	Donzeli Paino, Eduardo	-
Autor(es): dc.contributor.author	Christovam Bearare, Sandro	-
Data de aceite: dc.date.accessioned	2025-07-04T14:50:42Z	-
Data de disponibilização: dc.date.available	2025-07-04T14:50:42Z	-
Data de envio: dc.date.issued	2025-07-03	-
Fonte completa do material: dc.identifier	https://submissoesrevistacientificaosaber.com/index.php/rcmos/article/view/1120	-
identificador: dc.identifier.other	Agricultura de Precisão	pt_BR
Fonte: dc.identifier.uri	http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1000715	-
Resumo: dc.description.abstract	A agricultura de precisão vem passando por uma transformação radical impulsionada pela convergência entre robôs autônomos e infraestruturas de Big Data. Este artigo propõe uma análise técnica e prospectiva sobre a integração dessas tecnologias como vetor estratégico para o futuro da produção agrícola em larga escala. O foco está em compreender como arquiteturas digitais, sistemas distribuídos e coleta massiva de dados podem ser combinados com robótica inteligente para gerar operações mais eficientes, sustentáveis e adaptáveis. A participação de especialistas multidisciplinares na elaboração deste estudo busca ampliar a visão além do campo agrícola, conectando áreas como segurança de sistemas distribuídos, interoperabilidade de sensores, inteligência aplicada à automação e formação técnica de operadores. Nesse contexto, contribuições oriundas do setor de defesa, engenharia de sistemas e capacitação profissional se mostram fundamentais para propor soluções escaláveis, robustas e seguras para o campo. Com base em revisão de literatura especializada, discute-se o papel das infraestruturas de dados em tempo real, a importância da interoperabilidade entre plataformas e o potencial dos algoritmos preditivos na tomada de decisão automatizada. A proposta não se limita à observação das tendências, mas sugere um cenário evolutivo em que a agricultura se torna um ecossistema digital integrado, sensível ao ambiente e responsivo em tempo real. Ao final, são apontados desafios técnicos e oportunidades para futuras pesquisas, com ênfase em arquiteturas escaláveis, conectividade em regiões remotas e segurança dos dados agrícolas.	pt_BR
Tamanho: dc.format.extent	742 KB	pt_BR
Tipo de arquivo: dc.format.mimetype	PDF	pt_BR
Idioma: dc.language.iso	pt_BR	pt_BR
Direitos: dc.rights	Attribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 Brazil	*
Licença: dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/br/	*
Palavras-chave: dc.subject	Agricultura de Precisão	pt_BR
Palavras-chave: dc.subject	Robótica Autônoma	pt_BR
Palavras-chave: dc.subject	Big Data	pt_BR
Palavras-chave: dc.subject	Algoritmos Preditivos	pt_BR
Título: dc.title	Integração de Robôs Autônomos e Big Data na Agricultura de Precisão: Arquiteturas, Automação e Desafios de Segurança para um Ecossistema Conectado	pt_BR
Tipo de arquivo: dc.type	texto	pt_BR
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