As dissertações do PPGCAP estão concentradas em quatro temas:

• TEMA 1 : FENOTIPAGEM AUTOMÁTICA E MODELAGEM PARA O MELHORAMENTO ANIMAL

DESCRIÇÃO: As ações de pesquisa, desenvolvimento e inovação (PD&I) neste macroprojeto visam a desenvolver estratégias, métodos e equipamentos para facilitar, qualificar e automatizar a coleta de fenótipos na pecuária, focando características de alto valor econômico e difícil mensuração, tais como a resistência a doenças, temperamento, eficiência alimentar e qualidade de produto. É também objetivo deste projeto desenvolver as bases de dados e os procedimentos necessários para implementar, no melhoramento animal, a seleção animal aprimorada pela genômica, combinando os fenótipos coletados de forma qualificada com dados históricos de pedigree e performance. Para atingir esse propósito, busca-se o desenvolvimento de soluções de inovação para coleta e modelagem de dados no melhoramento animal, identificação de variantes gênicas funcionais e para gerar novas ferramentas de seleção e acasalamentos baseada na informação de fenótipos especializados e genômica. Esses problemas são abordados, sempre que possível, sob a perspectiva das técnicas computacionais como algoritmos heurísticos e metaheurísticos, computação evolutiva, aprendizado de máquina, redes neurais e deep learning, otimização combinatória, modelagem de problemas, bioestatística e bioinformática.

• TEMA 2 : CONCEPÇÃO E PROJETO DE FERRAMENTAS DE GESTÃO PARA O SETOR AGROPECUÁRIO

DESCRIÇÃO: As ações de PD&I neste macroprojeto visam à construção de um conjunto de ferramentas de software, construídas usando as metáforas adequadas ao fazer dos produtores rurais, integradas sobre uma base de dados comum, que evolua juntamente com as propriedades e associações que sejam usuárias desses sistemas. O apoio aos processos de decisão dos produtores rurais será materializado por meio de ferramentas que permitam a descoberta de conhecimento em bases de dados, a criação de cenários, análises de risco, estudos de previsão e avaliações condicionais de impacto na utilização de formas específicas de manejo vegetal e animal e gestão dos recursos das propriedades. O objetivo final do uso das ferramentas, dentro desse ecossistema envolvendo produtores, associações, universidades e institutos de pesquisa, é o aumento da eficácia dos processos, com aumento de produção e considerando aspectos de preservação do meio ambiente, segurança alimentar e bem-estar animal.

• TEMA 3: EDUCAÇÃO EM CIÊNCIAS E AGRICULTURA DIGITAL

– DESCRIÇÃO: As ações de PD&I neste macroprojeto visam à implementação de materiais didáticos e formulação de novas metodologias de ensino que podem ser diretamente aplicados à área agropecuária, vislumbrando o apoio ao processo de aprendizagem e treinamento em diferentes áreas como: uso de tecnologias, softwares especialistas, simuladores de equipamentos e implementos agrícolas, simuladores de ambiente e evolução natural, simuladores dos processos produtivos, entre outros.

• TEMA 4: DESENVOLVIMENTO DE MÉTODOS PARA O MONITORAMENTO DOS SISTEMAS PRODUTIVOS AGROPECUÁRIOS

DESCRIÇÃO: As ações de PD&I neste macroprojeto visam ao desenvolvimento de soluções práticas que sejam efetivas para problemas concretos de sistemas de produção agropecuária, amparadas por TIC, e que tenham por princípio a preocupação com a relação de custo/desempenho, sustentadas por avaliações quantitativas baseadas em estudos experimentais de laboratório e de campo. Além disso, sempre que possível, estudadas tendo como perspectiva sistemas híbridos capazes de coletar remotamente (sensores fixos e móveis), de armazenar (bancos de dados geográficos) e de processar (descoberta de conhecimento em bases de dados), em múltiplas escalas, grandes volumes de dados espaciais e temporais, de diferentes tipos, relacionados a diferentes processos que podem ser monitoradas em escala global e/ou local. O arcabouço computacional teórico-prático para esses problemas envolve abordagens como sistemas sensoriais, visão computacional, reconhecimento de padrões, aprendizado de máquina, sistemas distribuídos, computação de alto desempenho, computação móvel, computação em nuvem, IoT e Big Data.