Automação inteligente na alimentação automatizada: um estudo sobre IoT e inteligência artificial aplicada ao controle de dosagem

Abstract

O crescimento populacional global intensifica a demanda por alimentos, exigindo da agroindústria soluções tecnológicas que aumentem a eficiência e a produtividade. Neste contexto, este trabalho tem como objetivo analisar a automação inteligente aplicada a sistemas de alimentação automatizada, com ênfase no controle de dosagem por meio da integração entre dispositivos IoT (Internet das Coisas) e Inteligência Artificial (IA). A pesquisa foi conduzida por meio de revisão bibliográfica e análise conceitual de um modelo teórico baseado em sensores, microcontroladores e algoritmos de aprendizado. Verificou-se que, embora os sistemas atuais utilizem Controladores Lógicos Programáveis (CLPs), estes não oferecem recursos de adaptação dinâmica ou comunicação avançada com o usuário. O modelo proposto sugere um sistema autônomo e responsivo, capaz de coletar, processar e analisar dados em tempo real, promovendo maior precisão na dosagem de alimentos e otimização dos recursos. Conclui-se que a adoção de tecnologias inteligentes representa um avanço promissor para o setor agroindustrial, especialmente no que diz respeito à sustentabilidade e ao bem-estar animal.

The global population growth intensifies the demand for food, requiring the agribusiness sector to adopt technological solutions that enhance efficiency and productivity. In this context, this study aims to analyze intelligent automation applied to automated feeding systems, focusing on dosage control through the integration of IoT (Internet of Things) devices and Artificial Intelligence (AI). The research was conducted through a bibliographic review and a conceptual analysis of a theoretical model based on sensors, microcontrollers, and learning algorithms. It was observed that, although current systems use Programmable Logic Controllers (PLCs), they do not offer dynamic adaptability or advanced communication with the user. The proposed model suggests an autonomous and responsive system capable of collecting, processing, and analyzing real-time data, improving feed dosage accuracy and resource optimization. It is concluded that the adoption of intelligent technologies represents a promising advancement for the agribusiness sector, especially in terms of sustainability and animal welfare.