O pesquisador Luiz Fernando dos Santos, egresso do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação (PPGCC) da Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF), conquistou o primeiro lugar no Concurso de Teses e Dissertações em Banco de Dados (CTDBD), promovido pela Comissão Especial de Dados (CEBD) da Sociedade Brasileira de Computação (SBC). A premiação foi entregue durante o Simpósio Brasileiro de Banco de Dados, principal evento científico da área no país.

Orientada pelos professores Regina Braga e José Maria David do PPGCC, a dissertação CarboFarm: Data Integration and Knowledge Generation for Agricultural GHG Inventories propõe uma arquitetura baseada em ontologias, técnicas de Inteligência Artificial (IA) e computação em nuvem para integrar e analisar dados agrícolas, gerando conhecimento para a construção de inventários de Gases de Efeito Estufa (GEE) em propriedades rurais. “A notícia do prêmio trouxe enorme felicidade e também o sentimento de gratidão”, comemora o pesquisador. “Foi um reconhecimento da dedicação com que conduzi o trabalho e do apoio fundamental dos meus orientadores e colegas”.

Como funciona o CarboFarm

A pesquisa nasce de um desafio crescente no contexto agrícola brasileiro: a dificuldade em unificar e interpretar dados sobre emissões de gases de efeito estufa (GEE) provenientes de diversas fontes. No campo, propriedades rurais de pequeno e médio porte utilizam sistemas, registros e levantamentos que não seguem um padrão comum, o que torna complexa a aplicação de práticas mais sustentáveis na agricultura.

Para solucionar esse problema, Santos desenvolveu o CarboFarm, uma arquitetura pensada para integrar dados heterogêneos e transformá-los em conhecimento útil para o produtor rural. A solução começa com a coleta e a organização de informações públicas e privadas relacionadas ao uso do solo, atividades agrícolas, emissões e potenciais estoques de carbono. Esses dados passam por um modelo ontológico, estrutura capaz de atribuir significado às informações e permitir que o sistema compreenda de forma inteligente como diferentes elementos agrícolas se relacionam.

Com essa base semântica construída, entra em ação o módulo de Inteligência Artificial (IA), responsável por analisar os dados consolidados e gerar estimativas detalhadas de emissões e estoques de carbono. O CarboFarm divide cada propriedade rural em áreas específicas (como cultivos de café, milho, arroz ou regiões de pastagem), calcula a emissão e o estoque de cada setor e, ao final, produz um balanço completo dos GEE da propriedade.

“O foco foi desenvolver uma solução que, de fato, pudesse ajudar na resolução de um problema real da sociedade”, explica Santos. A arquitetura permite que os produtores rurais entendam o impacto ambiental de suas áreas e identifiquem caminhos possíveis para o fortalecimento de práticas sustentáveis. Para validar a proposta, o pesquisador utilizou dados geoespaciais de aproximadamente 91 mil propriedades rurais, identificando áreas de cultivo, usos do solo e características que permitiram comprovar a aplicação da arquitetura em cenários reais.

Impacto técnico e social

Para a professora Regina Braga, orientadora da pesquisa, a relevância da dissertação é o equilíbrio entre a profundidade técnica e o impacto direto que a solução pode gerar no campo. “O Luiz trata de um problema recorrente na área de Banco de Dados, que é a integração de informação. É um problema antigo, e de difícil resolução, por ser muito dependente da semântica dos dados. O modelo ontológico desenvolvido por ele é rico em regras e permite lidar com essa complexidade”, destaca. 

Já para o coorientador do trabalho, professor José Maria David, o CarboFarm atua diretamente em uma demanda concreta do país. “A integração de bases públicas com dados coletados em propriedades rurais contribui para a geração de inventários que, além de produzirem conhecimento, têm potencial econômico. É um suporte valioso à tomada de decisões rumo a uma agricultura mais sustentável e viável”, afirma.

Reconhecimento nacional e continuidade

A conquista do primeiro lugar no concurso nacional representa um marco para a UFJF e reforça o protagonismo da instituição na área de Banco de Dados. Para David, o prêmio concretiza o trabalho coletivo da equipe nos últimos anos. “O trabalho se destacou pela qualidade da produção científica, pelo caráter inovador da solução proposta e pela contribuição para o avanço das pesquisas na área e para a sociedade”, afirma.

Santos também destaca que o reconhecimento abre portas para novas etapas do projeto. Ao final da pesquisa, ele listou perspectivas de evolução que incluem a ampliação das bases integradas, a criação de novos cenários de teste e melhorias no módulo de IA. “Esperamos que esses pontos possam ser aprofundados em estudos futuros, por mim ou por outros pesquisadores que tenham interesse no tema”, conclui.

O resumo expandido da dissertação premiada está nos anais do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD), e pode ser acessado na plataforma da Biblioteca Digital da Sociedade Brasileira de Computação (SBC OpenLib).

 

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