Fahime Alibabaei, Doutorada em Engenharia e Gestão Industrial pela Universidade da Beira Interior (UBI), foi distinguida com o “2024 Computers Best Paper Award”. Este reconhecimento deve-se a um artigo científico decorrente da sua tese de Doutoramento, intitulada “Comparison of on-policy deep reinforcement learning A2C with off-policy DQN in irrigation optimization: a case study at a site in Portugal”.
O trabalho de Fahime Alibabaei, que teve orientação dos docentes do Departamento de Engenharia Eletromecânica da UBI Pedro Dinis Gaspar e Tânia Lima, centra-se na avaliação de processos de irrigação de culturas agrícolas, em especial da produção de tomate.
De acordo com os resultados do estudo, o modelo Advantage Actor-Critic reduziu o consumo de água em 20% em comparação com Deep Q-Network. “Estes modelos podem ser desenvolvidos para serem aplicados a outras culturas com elevada produção em Portugal, como a fruta, os cereais e a vinha, que também apresentam grandes necessidades de água”, de acordo com o resumo do artigo premiado.
O estudo da diplomada pela UBI insere-se numa preocupação de grande atualidade, relacionada com a gestão da água. “A irrigação de precisão e a otimização do uso da água são hoje fatores essenciais na agricultura, porque a água é crítica para o crescimento das culturas. A gestão adequada de um sistema de irrigação deve permitir ao agricultor utilizar a água de forma eficiente para aumentar a produtividade, reduzir os custos de produção e maximizar o retorno do investimento”, de acordo o mesmo resumo, onde se sublinha que “técnicas eficientes de aplicação de água são pré-requisitos essenciais para o desenvolvimento agrícola sustentável baseado na conservação dos recursos hídricos e na preservação do meio ambiente”.
Todo este estudo foi premiado por uma revista científica internacional dedicada às ciências da computação, incluindo arquitetura de computadores e redes e interação computador-humano. “Computers” está indexada em Scopus, ESCI (Web of Science), dblp, Inspec e outras bases de dados.
