Solicitar coorientação de profissionais do CETEM para desenvolvimento de pesquisas em pós-graduação

Um bom projeto de pós-graduação não morre por falta de bibliografia. Ele morre por falta de acesso ao “mundo real”: dados difíceis, validação em condições operacionais, escolhas metodológicas que não cabem num manual e decisões que dependem de quem já errou (e acertou) muitas vezes.

É por isso que solicitar coorientação de profissionais do CETEM pode ser uma das decisões mais pragmáticas para quem quer fazer pesquisa aplicada — especialmente quando o tema envolve IA na agricultura e agritech, com exigência de impacto e sustentabilidade. E, sim, isso conversa diretamente com a nossa série “IA na Energia e Sustentabilidade”: no campo, eficiência produtiva quase sempre é eficiência energética, e reduzir desperdício de insumos é reduzir emissões e impactos.

A minha tese aqui é simples: coorientação não é “apoio extra”; é uma estratégia de execução. Quando bem desenhada, encurta o caminho entre hipótese e resultado, melhora a qualidade científica e aumenta a chance de o trabalho virar piloto, produto, política pública ou parceria.

O que a coorientação com o CETEM destrava (na prática)

A resposta direta: destrava capacidade de pesquisa aplicada com rigor técnico. Em vez de trabalhar com um “problema acadêmico” genérico, você passa a trabalhar com um problema que tem dono, contexto e restrições.

O CETEM é reconhecido por atuar em temas que pedem engenharia, dados, sustentabilidade e validação em ambiente operacional. Isso faz diferença em pesquisas de pós quando o objetivo é sair do papel — por exemplo, em agricultura de precisão com IA, em que o modelo só vale se aguentar ruído, sazonalidade e limitações de conectividade.

Mais importante: coorientar não é substituir seu orientador. É somar: o orientador garante a linha acadêmica, a qualidade metodológica e a evolução do pesquisador; o coorientador agrega visão aplicada, acesso a rotinas técnicas, instrumentos, padrões e critérios de validação.

Por que isso é especialmente valioso em IA no agro

Projetos de IA no agro falham, na maioria das vezes, por três motivos bem concretos:

1. Dados ruins ou mal definidos (labeling inconsistente, amostragem enviesada, sensores mal calibrados)
2. Métricas erradas (otimiza accuracy e perde dinheiro na operação)
3. Falta de validação operacional (o modelo funciona no notebook, mas não na fazenda)

Coorientação com profissionais que lidam com operação, instrumentação e sustentabilidade ajuda a corrigir esses três pontos cedo — quando ainda dá tempo.

“A diferença entre um bom artigo e um bom resultado aplicado é a qualidade das decisões tomadas antes do primeiro treinamento do modelo.”

Como conectar sua pesquisa à agenda de sustentabilidade (e energia) no campo

A resposta direta: formule o problema como eficiência de recursos. Na agricultura, quase tudo que chamamos de sustentabilidade pode ser traduzido em uma combinação de:

• Eficiência energética (diesel, eletrificação, consumo de bombas, irrigação)
• Eficiência de insumos (fertilizante, defensivo, água)
• Gestão de risco climático (perdas, estresse hídrico, janela de plantio)
• Mensuração ambiental (solo, carbono, erosão)

Isso encaixa perfeitamente na lógica da série “IA na Energia e Sustentabilidade”: IA não é só “prever”; é otimizar decisões com restrições ambientais.

Exemplos de temas de pós com alto potencial (e onde a coorientação ajuda)

Abaixo vão ideias que costumam render boa dissertação/tese e também interessar agritechs e produtores — principalmente quando há coorientação para guiar instrumentação, validação e escalabilidade.

1. Detecção de estresse hídrico por visão computacional

   • Entrada: imagens de drone/satélite + clima
   • Saída: mapa de prioridade de irrigação
   • Métrica certa: economia de água e energia por hectare, não só F1-score

2. Otimização de adubação em taxa variável com modelos preditivos

   • Entrada: mapas de produtividade, análises de solo, NDVI
   • Saída: recomendação de dose por talhão
   • Ganho: reduzir N aplicado e emissões associadas, mantendo produtividade

3. Manutenção preditiva em máquinas agrícolas (eficiência energética indireta)

   • Entrada: telemetria, vibração, consumo, horas de motor
   • Saída: previsão de falha e janela de manutenção
   • Impacto: menos paradas, menos diesel desperdiçado, maior vida útil

4. Previsão de demanda energética em irrigação e bombeamento

   • Entrada: clima, umidade do solo, tarifa/horário, evapotranspiração
   • Saída: agenda ótima de irrigação
   • Conexão com energia: deslocar consumo para horários mais eficientes

Esses temas têm uma característica em comum: precisam de validação fora do laboratório. A coorientação entra justamente aí.

Um “playbook” para solicitar coorientação e ser levado a sério

A resposta direta: chegue com proposta enxuta, objetivos claros e um plano de colaboração. Pedidos genéricos (“quero alguém do CETEM para me orientar”) tendem a travar. Pedidos com escopo e contrapartidas andam.

1) Prepare um resumo de 1 página (sem excesso de jargão)

Inclua:

• Problema (1 parágrafo) e por que importa para agro/sustentabilidade
• Hipótese e objetivo principal (1 frase cada)
• Dados disponíveis e o que falta (com fontes internas/externas)
• Metodologia pretendida (ex.: random forest, xgboost, redes, séries temporais)
• Como validar em campo (o que será considerado “sucesso”)
• Cronograma em 3 marcos (M1, M2, M3)

O segredo é mostrar maturidade: você sabe o que quer medir e como provar.

2) Defina o papel do coorientador (e proteja o projeto de ambiguidades)

Uma boa coorientação precisa de “contrato social” claro:

• Reuniões: quinzenais ou mensais?
• Entregas do aluno: relatórios curtos, notebooks reprodutíveis, logs de experimento
• Entregas do coorientador: revisão de plano de validação, acesso a critérios técnicos, contato com equipe/infra
• Propriedade intelectual e dados: o que pode ser publicado e quando

Eu recomendo escrever isso em meia página. Evita ruído e acelera tudo.

3) Mostre que você entende o custo real: dados e validação

Se o seu projeto envolve IA, diga explicitamente:

• Como será feito o data pipeline (coleta → limpeza → versionamento → treinamento)
• Qual será o protocolo de teste (safra A vs safra B, fazenda X vs Y)
• Como vai lidar com sazonalidade, falhas de sensor e “buracos” de conectividade

Quem já tocou projeto aplicado valoriza isso imediatamente.

4) Traga uma proposta de impacto e transferência (mesmo que simples)

Não precisa prometer “virar startup”. Basta propor um caminho:

• Protótipo funcional (dashboard, API, modelo embarcado)
• Manual de validação
• Repositório reprodutível (quando possível)
• Relatório de impacto (água, energia, insumos, emissões)

Esse pacote transforma a tese em ativo.

Como desenhar uma pesquisa de IA que não vira “modelo de Kaggle”

A resposta direta: comece pelas restrições e pela métrica de negócio/ambiente, depois escolha o algoritmo.

Métricas que fazem sentido no agro (e conversam com sustentabilidade)

Além das métricas de ML, coloque métricas operacionais no centro:

• Litros de água economizados/ha
• kWh economizados por ciclo de irrigação
• kg de N evitado/ha (e impacto em emissões associadas)
• Redução de aplicações de defensivo por talhão
• Redução de perdas (% de produtividade recuperada)

A pesquisa fica mais forte e mais “citável”, porque a contribuição é concreta.

Um exemplo realista de desenho experimental

Suponha um modelo para recomendar irrigação:

• Treino: dados de 2 safras (clima + umidade do solo + histórico de irrigação)
• Validação temporal: treina em safra 1, testa na safra 2
• Validação espacial: treina na fazenda A, testa na fazenda B
• Métrica final: economia de água (m³/ha) e energia (kWh/ha) mantendo produtividade

Isso evita a armadilha do “funcionou no dataset” e reforça a ponte com energia e sustentabilidade.

Perguntas comuns (e respostas diretas)

“Coorientação ajuda mesmo na aprovação e na qualidade do trabalho?”

Ajuda quando existe papel definido e agenda técnica. Coorientação simbólica não muda nada. Coorientação ativa melhora método, validação e capacidade de execução.

“Meu tema é IA no agro, mas o CETEM não é ‘agro’. Faz sentido?”

Faz, porque muitos desafios do agro moderno são engenharia + dados + sustentabilidade: instrumentação, qualidade de medição, processos, eficiência de recursos e avaliação de impacto.

“Como evitar travar por burocracia e alinhamento institucional?”

Alinhe cedo com seu orientador, documente escopo e combine regras de dados/publicação. Quando todos sabem o que será entregue e o que pode ser divulgado, o projeto anda.

Próximos passos para transformar coorientação em resultado

Solicitar coorientação de profissionais do CETEM para desenvolvimento de pesquisas em pós-graduação é uma forma objetiva de aumentar a chance de o seu trabalho virar aplicação real — e, no contexto de IA na agricultura, isso quase sempre significa produzir mais com menos: menos água, menos energia, menos insumo, menos perda.

Se eu estivesse começando um projeto agora, em pleno fim de 2025, eu faria duas coisas já na primeira semana: (1) escreveria o resumo de 1 página com métricas ambientais e operacionais; (2) desenharia um plano de validação que sobreviva a uma safra ruim, a sensor falhando e a dado faltando. É aí que a coorientação pesa.

Se você quer que sua pesquisa em IA no agro seja também uma peça da transição para um sistema mais eficiente em energia e mais sustentável, a pergunta final não é “qual modelo usar?”. É: quem vai validar comigo, em condições reais, que isso funciona e vale a pena?