Hackathon: Desafio de previsão da colheita de framboesa

Problema de Ciência de Dados: Criar um modelo de previsão de curto e médio prazo para a quantidade de framboesas colhidas

Prever a quantidade de frutos que podem ser colhidos semanalmente é fundamental para apoiar a gestão da produção de frutos vermelhos em estufas. Este valor é importante para planear a alocação de recursos humanos necessários à realização da colheita, e antever a quantidade de fruta disponível para entrega aos clientes. No caso de frutos vermelhos, que não podem ser armazenados e têm vida útil curta, a precisão da previsão é essencial.

O grupo Summer Berry Company (TSBCo) produz pequenos frutos durante todo o ano. A produção é realizada em túneis de estufa, que permitem condições estáveis para o crescimento das plantas. No entanto, nem todos fatores ambientais podem ser controlados, especialmente os meteorológicos. Isto pode ter implicações na velocidade de desenvolvimento dos frutos e quantidade produzida em cada época.

Neste Hackathon, foi lançado o desafio de criar um modelo de previsão de curto e médio prazo para a quantidade de framboesas colhidas. O projeto baseia a sua análise no histórico de dados colhidos pela empresa nas explorações agrícolas, que inclui, entre outros, dados de produção, caracterização de parâmetros fenológicos da cultura, dados meteorológicos e ambientais.

Detalhes do Hackathon

  • Parceiro: The Summer Berry Company Portugal
  • Domínio: Agricultura
  • Ano: 2023
  • Membros da Equipa: Afonso Marques, Aziza Ben Tanfous, Beatriz Cardoso, Diogo Pinto, Luís Soares, Miguel Paulo
  • Orientador ISA: Rui Figueira
  • Orientadores Parceiro: João Alves, Ana Morais
  • Github: https://github.com/isa-ulisboa/greends-hack2023-smb (disponível em breve)