Logística AGRO 4.0: Uma proposta de IA para sistemas inteligentes de transporte para escoamento da produção rural

O artigo foi destaque internacional e foi publicado no periódico de alto impacto Physical Communication (Elsevier), intitulado “A novel deep deterministic policy gradient model applied to intelligent transportation system security problems in 5G and 6G network scenarios”. Apresenta um modelo inovador baseado em Deep Reinforcement Learning (Aprendizado Profundo por Reforço) para enfrentar desafios de segurança em sistemas de transporte inteligentes e direciona a pesquisa para o setor de escoamento produtivo. A proposta combina melhorias no algoritmo DDPG com o potencial das redes móveis 5G e 6G, criando um ambiente de decisões rápidas para reduzir riscos e otimizar o tráfego urbano.

O estudo é fruto de uma colaboração internacional que reuniu a Universidade Federal de Lavras (UFLA), a Lappeenranta-Lahti University of Technology, da Finlândia, e a University of Central Punjab, do Paquistão. À frente da pesquisa, está um cientista brasileiro com sólida especialização em aprendizado de máquina, redes de comunicação e sistemas inteligentes.

“O interesse em desenvolver o modelo de inteligência artificial nesta pesquisa surgiu do desejo futuro de transformar a logística agropecuária, indo além da simples otimização de rotas. Nos incomodou ver como gargalos no transporte, atrasos e falhas na comunicação entre diferentes elos da cadeia produtiva impactam não apenas a eficiência, mas, também a competitividade do setor. Ao perceber que os métodos tradicionais de gestão não acompanhavam a velocidade e a complexidade das demandas atuais, vimos nas redes 5G e 6G combinadas a modelos avançados de IA, uma oportunidade de criar sistemas baseados em modelos logísticos urbanos, capazes de tomar decisões precisas em tempo real para o setor AGRO”, afirma David.

O diferencial do modelo proposto

O estudo parte do algoritmo DDPG, amplamente usado no aprendizado por reforço, mas introduz melhorias importantes. Enquanto a abordagem tradicional utiliza uma única rede crítica para avaliar as ações possíveis, o modelo dos pesquisadores adota três redes críticas. Na prática, o sistema compara os resultados e escolhe o menor valor estimado (Q-value), evitando problemas comuns de superestimação que poderiam levar a decisões incorretas.

Essa mudança aumenta a confiabilidade das escolhas feitas pela IA e, no contexto do transporte inteligente, significa mais segurança para passageiros, motoristas e pedestres. Além disso, o modelo implementa um replay particionado, que organiza as experiências de treinamento em subconjuntos estratégicos.

Simulação em cenários realistas

Para validar o modelo com intuito de futura implementação rural, os pesquisadores utilizaram um ambiente urbano simulado, repleto de desafios semelhantes aos encontrados nas grandes cidades. Foram aplicadas redes veiculares ad hoc (VANET), integradas a uma arquitetura de rede definida por software (SDN), que permite gerenciar o tráfego de informações de forma flexível e escalável.

Os testes levaram em conta a capacidade das redes 5G e 6G, conhecidas pela alta velocidade de transmissão de dados e baixa latência. Dessa forma, foi necessário medir como o modelo se comporta em situações que exigem respostas quase instantâneas, como o redirecionamento de rotas para evitar congestionamentos e acidentes (zonas de risco).

Os resultados mostraram os seguintes ganhos:

– Maior precisão na previsão do comportamento do tráfego;

– Redução do tempo de resposta para ações críticas;

– Aumento das recompensas cumulativas, indicando decisões mais efetivas;

– Rotas ajustadas dinamicamente para evitar congestionamentos e risco.

Conexão com redes 5G e 6G

As redes 5G representam a quinta geração de conectividade móvel e marcam um salto significativo em relação às tecnologias anteriores. Elas oferecem velocidades de download e upload extremamente altas, latência ultrabaixa e capacidade de conectar simultaneamente um grande número de dispositivos sem comprometer a qualidade da conexão. Essa combinação possibilita aplicações que exigem comunicação quase instantânea e confiável, como controle remoto de máquinas, veículos autônomos e monitoramento em tempo real. No contexto da logística agropecuária, o 5G pode viabilizar, desde a sincronização precisa de frotas e sensores de carga, até a gestão integrada de dados vindos de diversas regiões rurais, aumentando a eficiência operacional e reduzindo perdas.

Já o 6G, ainda em desenvolvimento, promete ampliar exponencialmente essas capacidades, oferecendo velocidades de transmissão até cem vezes maiores que as do 5G e latência quase imperceptível. Além disso, trará recursos inovadores, como integração com computação quântica, inteligência artificial nativa na infraestrutura de rede e comunicação holográfica em tempo real. Essa evolução permitirá criar ecossistemas totalmente conectados, onde cada elemento – de tratores inteligentes a centros de distribuição – trocará informações de forma contínua e segura. Para a logística agropecuária, isso significa operações mais previsíveis, decisões automatizadas com base em dados instantâneos e uma nova era de rastreabilidade e sustentabilidade na cadeia de suprimentos.

“Ao desenvolver esta pesquisa, vimos nas redes 5G e 6G, um alicerce indispensável para transformar o transporte inteligente em algo realmente eficiente e seguro. O 5G já nos oferece velocidades altíssimas e a capacidade de conectar inúmeros dispositivos simultaneamente, sem perda de qualidade. Já o 6G, que desponta no horizonte, promete um salto ainda maior. Nesse ambiente hiperconectado, nosso modelo se encaixa com precisão: ele precisa de respostas instantâneas e confiáveis para tomar decisões corretas, seja no desvio de rotas, na prevenção de acidentes ou na otimização do fluxo logístico de carga. Essa infraestrutura é o que torna possível levar a inteligência artificial para outro patamar e aplicá-la de forma prática e transformadora também na logística agropecuária”, declara David.

Impacto e potencial da pesquisa

A aplicação prática dessa proposta é ampla e vai muito além do controle de tráfego urbano ou rural. Entre os usos mais promissores estão:

– Gerenciamento de tráfegos congestionados;

– Definição de rotas para veículos autônomos com segurança reforçada;

– Otimização do transporte público, evitando atrasos;

– Operações logísticas de alta complexidade.

O impacto esperado em todos setores que lidam com carga veicular e escoamento de produção, inclui a redução de acidentes, economia de tempo, menor emissão de poluentes (ao reduzir o tempo) e maior previsibilidade no transporte de cargas.

O futuro da mobilidade segura

Com o avanço das redes móveis e a crescente adoção de tecnologias de inteligência artificial, é possível imaginar um futuro em que as cidades operem como sistemas integrados, onde cada elemento do transporte — de um ônibus escolar a um caminhão de carga — esteja conectado e protegido por modelos avançados de algoritmos inteligentes de transporte.

“Tal avanço de nossa pesquisa representa não apenas um incremento significativo em segurança, mas, também, um salto substancial em eficiência operacional. Com decisões fundamentadas em dados confiáveis e processadas em frações de segundo, será possível responder de forma imediata a eventos imprevistos, como acidentes ou alterações climáticas repentinas, mitigando riscos e reduzindo prejuízos. No cenário agropecuário, esse recurso poderá impulsionar ainda mais a competitividade de um setor que já figura entre os maiores do mundo. A implementação de um sistema de controle automatizado, capaz de tomar decisões assertivas em tempo real, configura-se como um marco estratégico para o fortalecimento da logística e da produtividade do agronegócio brasileiro”, concluiu David.

Sobre o autor

Após graduar-se em Engenharia de Controle e Automação pela Universidade Federal de Lavras (UFLA) e concluir o mestrado em Engenharia de Sistemas e Automação na mesma instituição, com pesquisas voltadas para o reconhecimento de padrões biométricos e visão computacional, David consolidou uma trajetória acadêmica marcada por contribuições relevantes à docência, pesquisa e inovação tecnológica. Atuou em programas institucionais, como o PIBID e o PROMAD, publicou mais de dez artigos científicos com repercussão internacional, foi citado em bases, como Web of Science e Scopus, e apresentou trabalhos em congressos de diferentes abrangências.

Com experiência de uma década como pesquisador, inclusive em órgãos governamentais, como a CAPES, e passagens como professor substituto em cursos de engenharia e computação, destacou-se, ainda, em estudos sobre otimização de sistemas de reconhecimento facial baseados na arquitetura YOLO. Aprovado em primeiro lugar no doutorado em Engenharia Agrícola da UFLA, integra o Conselho Regional de Engenharia e Agronomia (CREA) e o Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). Atualmente, sob orientação dos professores Fábio Lúcio Santos e Demostenes Zegarra Rodriguez, ambos da UFLA, desenvolve pesquisa em agricultura de precisão, com foco na instrumentação aplicada ao agronegócio, contribuindo para avanços tecnológicos no setor.