O ISA tem vindo a divulgar, através de várias publicações nas redes sociais, detalhes sobre as aulas e os docentes da Formação Avançada, que terá início no próximo dia 30 de setembro de 2025.
A coordenação do curso, para além do conteúdo inovador, tem apostado numa comunicação moderna, em parceria com o Agroportal. O resultado foi notório: em muito pouco tempo de divulgação já se ultrapassaram os objetivos de inscritos inicialmente estabelecidos.
A um mês do arranque, os objetivos em termos de número de inscritos já foram atingidos, estando já próximos do número máximo de alunos que poderão participar no curso. Entre os inscritos, destacam-se profissionais do setor com experiência e mérito reconhecidos. Esta adesão, tanto em quantidade como em qualidade, confirma que a aposta do ISA em capacitar os profissionais para liderarem a transição para a automação e a inteligência artificial como ferramentas-chave para aumentar a competitividade e a sustentabilidade do setor é a decisão certa, sublinha a coordenação do curso.
Programa
Aula 1 – Introdução à Inteligência Artificial
Objetivo: Visão geral dos conceitos fundamentais e evolução da inteligência artificial com foco em aplicações reais.
Aprender sobre Inteligência Artificial (IA) na agricultura é de uma importância crucial, dado que esta tecnologia está a revolucionar o setor e oferece soluções para muitos dos desafios que os agricultores enfrentam atualmente. A IA não é apenas uma ferramenta futurista, mas uma realidade que já traz benefícios tangíveis para a produtividade, sustentabilidade e rentabilidade no campo. A IA pode ter diversos tipos de impacto na agricultura: otimização de recursos, aumento da produtividade, deteção de problemas, redução de custos, sustentabilidade, decisões melhores, monitorização inteligente, e bem-estar animal. Por exemplo, a agricultura de precisão permite que recursos como água, fertilizantes e pesticidas sejam usados de forma muito mais eficiente.
Miguel Mira da Silva, Inov/IST
Aula 2 – Técnicas de IA
Objetivo: Exploração prática das principais técnicas de IA, incluindo machine learning, redes neuronais e modelos preditivos.
Nesta aula, vamos explorar como as técnicas mais avançadas de Inteligência Artificial — incluindo visão computacional, machine learning e análise preditiva — estão a revolucionar os setores agrícola e florestal. Através de exemplos práticos e casos de uso reais, mostraremos como estas tecnologias permitem prever colheitas, detetar pragas precocemente, otimizar o uso de recursos e apoiar decisões estratégicas com base em dados. Esta sessão é ideal para profissionais e estudantes que pretendem adquirir competências técnicas aplicadas e preparar-se para liderar a transformação digital nestes setores críticos para o futuro sustentável.
André Machado, IST
Aula 3 – Green Data Science
Objetivo: Utilização de ciência de dados para promover sustentabilidade ambiental em sistemas agrícolas e florestais.
A aula sobre Green Data Science fará uma introdução geral à Ciência de Dados, com introdução do seu conceito, capacidades e recursos necessários à sua aplicação.
Serão apresentadas as etapas da metodologia de Ciência de Dados, com identificação das abordagens e ferramentas mais utilizadas. Serão também introduzidas as diferentes estruturas de dados e os princípios gerais da gestão de dados utilizados no sector agroflorestal. A aula incluirá a introdução à ciência de dados, metodologia de ciência de dados, ferramentas para a ciência de dados, estruturas de dados e princípios da gestão de dados.
Rui Figueira, ISA
Aula 4 – Data Science na Agricultura
Objetivo: aplicações de data science na monitorização, previsão e otimização de práticas agrícolas.
A agricultura está em plena (r)evolução digital, e a Ciência dos Dados desempenha um papel central nesse processo.
Nesta sessão vamos explorar, como a analítica nas suas componentes descritiva, preditiva e prescritiva, a inteligência artificial e as mais recentes tecnologias e sistemas de informação podem ser aplicados para otimizar a produção agrícola, melhorar a utilização de recursos e prever cenários.
No final, os participantes vão compreender melhor como o uso estratégico de dados na tomada de decisão pode revolucionar o setor agrícola e contribuir para a sustentabilidade alimentar global.
André Barriguinha, Nova IMS
Aula 5 – Ecossistemas para Máquinas Autónomas
Objetivo: : infraestruturas tecnológicas, sensores e conectividade para suporte à operação de máquinas autónomas no terreno.
Qualquer máquina autónoma precisa de um suporte para poder operar, condições sem as quais, independentemente da disponibilidade da tecnologia, existem impeditivos para a referida máquina autónoma desempenhar a sua função, não indo muito além de um teste piloto.
Desta forma, fazendo um paralelo com veículos autónomos de passageiros, esta aula percorrerá as condições essenciais para que uma máquina autónoma opere nos campos, elencando as condições básicas essenciais.
António Reis Pereira / INOV
Aula 6 – Aplicações de IA nos setores agrícola e florestal
Objetivo: Casos práticos de implementação de IA para melhorar eficiência e produtividade nestes setores.
Esta aula introduz os princípios fundamentais da inteligência artificial (IA) aplicada aos setores agrícola e florestal, com especial enfoque na integração com robótica e tecnologias IoT (Internet of Things). Serão apresentados os conceitos básicos de funcionamento de sistemas robóticos, comparando robôs especializados de pequena escala (como pulverizadores, colhedores e rovers de monitorização) com a autonomização progressiva de máquinas agrícolas convencionais, como tratores e ceifeiras. A aula explora ainda como a IA é usada para dotar estas máquinas de capacidades avançadas, como perceção ambiental, planeamento de trajetórias, reconhecimento de culturas e obstáculos, bem como tomada de decisão em tempo real. Adicionalmente, será discutido o papel dos sensores IoT e da conectividade no apoio à tomada de decisão agronómica, gestão de operações e aumento da eficiência dos recursos. O objetivo é proporcionar aos alunos uma visão integrada das tecnologias emergentes que estão a transformar a agricultura e a floresta, alinhadas com os princípios da agricultura de precisão e da sustentabilidade.
Filipe Neves Santos, INESC TEC/FEUP
Aula 7 – Ética, Regulação e Proteção de Dados
Objetivo: Enquadramento legal, ético e regulatório da utilização de IA e dados nos contextos agrícola e florestal.
Esta sessão pretende apresentar a inovação proporcionada pelas novas tecnologias aplicadas à agricultura, tais como a inteligência artificial, a informação recolhida dos drones, dos sensores, das plataformas de análise de dados, no sentido de apoiar a transformação do negócio agrícola, através doimpacto da inovação tecnológica noaumento da produtividade, na redução de custos, numa maior eficiência, para apoiar a tomada de decisões mais informadas e melhorar os resultados, dentro de um ambiente ético, legal e regulatório.
Manuel Durães Rocha, Abreu Advogados
Aula 8 – Caso de Estudo (1) – Máquina de apanha de framboesas
Objetivo: Demonstração de IA aplicada à colheita automatizada de frutos delicados em ambiente real.
A missão da Fieldwork Robotics é aumentar a colheita de frutos vermelhos delicados e reduzir o desperdício, oferecendo aos produtores de todo o mundo uma solução de colheita eficiente, económica e sustentável.
A tecnologia da Fieldwork traz benefícios significativos para os produtores a nível global: redução do desperdício e diminuição dos custos de colheita. O nosso mais recente design de robô opera com 3 graus de liberdade de movimento: braços nos eixos X e Y, juntamente com o eixo Z para altura vertical. Cada braço é orientado por um sistema de câmaras globais que analisa o arbusto para identificar o estado de maturação das bagas. Cada braço pode segurar até 3 bagas de cada vez.
De forma geral, esta é a solução que iremos apresentar ao longo desta sessão prática, mostrando e demonstrando-a numa exploração agrícola em Odemira da The Summer Berry Company.
Carlos Tribuna, Fieldwork Robotics
Aula 9 – Caso de Estudo (2) – Robôt autonomo para controlo de infestantes
Objetivo: Demonstração de robô autónomo para controlo de infestantes.
Esta aula prática consistirá numa demonstração do funcionamento de um pequeno robô autónomo, concebido para o controlo da cobertura vegetal do solo em vinhas e pomares. Após uma breve introdução teórica sobre os desafios do controlo de infestantes e a relevância do enrelvamento como prática de agricultura sustentável, será apresentado um robô elétrico, alimentado por energia solar, equipado com sensores e sistemas de navegação por GPS, que lhe permitem deslocar-se autonomamente entre videiras ou fruteiras. Durante a demonstração, o robô percorrerá várias linhas da vinha, cortando a vegetação rasteira com uma lâmina rotativa. Serão destacados os seus mecanismos de deteção de obstáculos, adaptação de trajetória e operação totalmente autónoma, bem como, a sua eficiência no controlo da vegetação. A sessão terminará com um momento de perguntas e respostas, onde serão debatidas as vantagens ambientais, técnicas e económicas da adoção desta tecnologia no contexto da agricultura sustentável.
Carlos Lopes / ISA
Caso de Estudo (3) – Trator Kubota
Objetivo: Exemplo de mecanização inteligente com tratores de última geração.
Esta lição irá apresentar o versátil robô porta-implementos “Robotti Made for Kubota”, focado em hortícolas, horticultura, viveiros e culturas em linha.
O ROBOTTI é um robô agrícola único, compatível com implementos padrão, permitindo fácil integração na indústria existente. A compatibilidade com implementos padrão gera confiança e credibilidade, facilitando a adoção e acelerando a penetração no mercado. Possui operação autónoma (até 60 horas) com monitorização e controlo remoto, exerce menor pressão no solo do que tratores convencionais (garantindo a saúde do solo) e apresenta grande versatilidade (com uma ampla gama de equipamentos).
Trator Kubota (Diego Martin)
Aula 10 – Políticas Públicas para a introdução de IA nos sectores agrícola e florestal
Objetivo: Análise de estratégias e medidas públicas para fomentar a adoção responsável e eficaz da IA no setor.
Nesta aula vamos explorar como as políticas públicas podem facilitar a introdução da inteligência artificial na agricultura e floresta. A IA tem potencial para melhorar a produtividade e sustentabilidade, mas enfrenta desafios como custos, falta de formação e conectividade. Discutiremos que políticas são necessárias e como envolver os diferentes atores na sua definição, promovendo uma transição digital justa e eficaz.
José Diogo Albuquerque, Agroportal
A formação avançada terá lugar nas instalações do ISA, em Lisboa, com possível componente híbrida (presencial e online), e contará com a participação de especialistas de universidades, centros de investigação e empresas tecnológicas.
As candidaturas já estão disponíveis na plataforma Open Campus ISA. Os interessados poderão acompanhar todas as atualizações através do site oficial: https://open-campus.isa.ulisboa.pt/introducao-da-automacao-na-agricultura-e-florestas.
ISA lança nova formação avançada em automação para a agricultura e florestas
