Tendências da Agricultura Inteligente

análise das patentes indexadas na base Derwent Innovations Index

Autores

DOI:

https://doi.org/10.22477/viii.widat.258

Palavras-chave:

patentometria, inteligência artificial, agricultura inteligente

Resumo

Este estudo utiliza o método patentométrico para analisar patentes em Agricultura Inteligente indexadas na base Derwent Innovations Index. A busca recuperou 8.612 patentes usando termos relacionados à Inteligência Artificial e Agricultura Inteligente. Os dados foram organizados em um dataframe no Google Colaboratory e analisados por meio de scripts em Python. Para a evolução temática, as patentes foram divididas em três períodos (2016-2018, 2019-2021 e 2022-2024), com redes geradas no UCINET 6. Os resultados indicam crescimento expressivo do patenteamento desde 2018, com a China liderando os depósitos (81,7%). Três áreas concentram 90% das patentes: Necessidades Humanas, Física e Processamento/Transporte. A análise de redes revelou o avanço de tecnologias de Inteligência Artificial, sensores e Internet das Coisas na Agricultura. Estudos futuros podem aprofundar a relação entre inovação e políticas públicas, assim, sugere-se a análise da correlação entre as patentes de Agricultura Inteligente e os depósitos de patentes na Agricultura convencional.

Biografia do Autor

Janaina Lais Pacheco Lara Morandin, Universidade Estadual Paulista (Unesp)

Doutoranda em Ciência da Informação pelo PPGCI/Unesp. Mestre em Ciência da Informação pelo Programa de Pós-graduação em Ciência da Informação/UFRGS (2023). Bacharel em Biblioteconomia pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (2021). Participa como membro do Núcleo de Estudos em Ciência, Inovação e Tecnologia - NECIT. Tem experiência na área de Ciência da Informação, com ênfase em Bibliometria e Patentometria, com interesse em Ciência Tecnologia. Trabalho destaque do GT7 no XXIII Encontro Nacional de Pesquisa e Pós-graduação em Ciência da Informação, ANCIB.

Fernanda Bochi, Universidade Estadual Paulista (Unesp)

Doutora em Ciência da Informação pelo Programa de Pós-graduação em Ciência da Informação da Universidade Estadual Paulista - UNESP Marília. Mestre em Comunicação e Informação pelo Programa de Pós-graduação em Comunicação e Informação da Universidade Federal do Rio Grande do Sul - UFRGS. Graduada em Biblioteconomia pela UFRGS (2013). Atuou como professora substituta do Departamento de Ciências da Informação (DCI) da FABICO/UFRGS. É membro do Grupo de Pesquisa Estudos Métricos em Informação, da Universidade Estadual Paulista, e do Núcleo de Estudos em Ciência, Inovação e Tecnologia (NECIT) da Universidade Federal do Rio Grande do Sul.

Ana Maria Mielniczuk de Moura, Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)

Possui graduação em Biblioteconomia pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul - UFRGS (1992), Especialização em Informática na Educação pelo PGIE/UFRGS em 2001, mestrado em Comunicação e Informação pelo PPGCOM/UFRGS em 2001 e doutorado em Comunicação e Informação pelo PPGCOM/UFRGS em 2009. Atualmente é professora associada no Departamento de Ciências da Informação da Faculdade de Biblioteconomia e Comunicação da Universidade Federal do Rio Grande do Sul e professora permanente no Programa de Pós-graduação em Ciência da Informação (PPGCIN/UFRGS). Coordena o Núcleo de Estudos em Ciência, Inovação e Tecnologia -NECIT desde 2017 e participa como membro do Grupo de Pesquisa em Comunicação Científica. Diretora da Faculdade de Biblioteconomia e Comunicação, gestão 2021-2024. Atua principalmente nos seguintes temas: ciência da informação, comunicação científica, informação científica e tecnológica, interação entre C,T &I, bibliometria e análise de patentes.

Maria Cláudia Cabrini Grácio, Universidade Estadual Paulista (Unesp)

Bacharel em Estatística (1986) pela Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP), Mestre em Estatística (1991) pela UNICAMP e Doutora em Lógica (1999) pela UNICAMP. Desde 1990, é professora da Universidade Estadual Paulista (UNESP), afiliada ao Departamento de Psicologia da Educação até agosto de 2016 e, desde de setembro de 2016, ao Departamento de Ciência da Informação. Foi docente permanente do Programa de Pós-Graduação em Filosofia no período de 2000 a 2011, tendo assumido a coordenação deste programa de março de 2016 a maio de 2017. Desde 2010, é docente permanente do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Informação (PPGCI) da UNESP / Campus Marília. Coordenou o PPGCI de junho de 2013 a maio de 2017. Coordenadora Adjunta do Grupo de Trabalho Produção e Comunicação da Informação em Ciência, Tecnologia & Inovação (GT 7) da Associação de Pesquisa e Pós-graduação em Ciência da Informação (ANCIB) no período de 2019 a 2021. Pesquisa nas áreas de Métodos Quantitativos, Bibliometria e Lógica, principalmente nos seguintes temas: Estudos de Métricas em Informação, Bibliometria e Estatística Aplicada. É co-líder do Grupo de Pesquisa de Estudos Métricos da Informação.

Referências

AGROFY NEWS. Quem são os maiores produtores agrícolas do mundo? Agrofy News, 29 jun. 2023. Disponível em: https://news.agrofy.com.br/noticia/201932/quem-sao-os-maiores-produtores-agricolas-do-mundo. Acesso em: 05 mar. 2025.

AVOLA, G.; DISTEFANO, M.; TORRISI, A.; RIGGI, E. Precision agriculture and patented innovation: state of the art and current trends. World Patent Information, [S. l.], v. 76, e102262, 2024. DOI: https://10.1016/j.wpi.2024.102262. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.wpi.2024.102262. Acesso em: 21 fev. 2025.

CUI, L.; WANG, W. Factors affecting the adoption of digital technology by farmers in China: a systematic literature review. Sustainability, [S. l.], v. 15, n. 20, e14824, 2023. DOI: https://10.3390/su152014824. Disponível em: https://doi.org/10.3390/su152014824. Acesso em: 12 maio 2025.

TEY, Y. S.; BRINDAL, M.; WONG, S. Y.; IBRAGIMOV, A. A.; YUSOP, M. R. Evolution of precision agricultural technologies: a patent network analysis. Precision Agriculture, [S. l.], v. 25, p. 376-395, 2024. DOI: https://10.1007/s11119-023-10076-y. Disponível em: https://doi.org/10.1007/s11119-023-10076-y. Acesso em: 05 mar. 2025.

VANZ, S. A. S.; GRACIO, M. C. C.; OLIVEIRA, S. C.; CHINCHILLA-RODRÍGUEZ, Z.; DOCAMPO, D. Collaboration strategies and corresponding authorship in agronomy research of brazilian academic and non-academic institutions. Scientometrics, [S. l.], v. 128, p. 6403-6426, 2023. DOI 10.1007/s11192-023-04857-5. Disponível em: https://doi.org/10.1007/s11192-023-04857-5. Acesso em: 27 nov. 2024.

WEID, I. V. D. Radar tecnológico: análise do patenteamento de tecnologias relacionadas à agricultura sustentável depositadas no Brasil. Rio de Janeiro: INPI, 2022. 53 p. Disponível em: https://www.gov.br/inpi/pt-br/assuntos/informacao/RadarAgriculturaSustentavel_final_2022.pdf. Acesso em: 23 fev. 2025.

WOLFERT, S.; GE, L.; VERDOUW, C.; BOGAARDT, M. J. Big data in smart farming: a review. Agricultural Systems, [S. l.], v. 153, p. 69-80, may 2017. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.agsy.2017.01.023. Acesso em: 02 mar. 2025.

WOLFERT, S.; GOENSE, D.; SORENSEN, C. A. G. A future internet collaboration platform for safe and healthy food from farm to fork. In: ANNUAL SRII GLOBAL CONFERENCE, 2014, San Jose, CA. Conference [...]. San Jose: IEEE, 2014. p. 266-273. Disponível em: https://ieeexplore.ieee.org/document/6879694. Acesso em: 27 nov. 2024.

Downloads

Publicado

08-09-2025

Como Citar

MORANDIN, J. L. P. L.; BOCHI, F.; MOURA, A. M. M. de; GRÁCIO, M. C. C. Tendências da Agricultura Inteligente: análise das patentes indexadas na base Derwent Innovations Index. VIII Workshop de Informação, Dados e Tecnologia (WIDaT) 2025, Brasília, DF, v. 8, 2025. DOI: 10.22477/viii.widat.258. Disponível em: https://widat.ibict.br/index.php/widat2025/article/view/258. Acesso em: 31 maio. 2026.

Edição

v. 8 (2025): Anais do VIII Workshop de Informação, Dados e Tecnologia

Seção

Trabalhos Completos

Licença

Copyright (c) 2025 Janaina, Fernanda, Ana Maria Mielniczuk de Moura, Cláudia

Creative Commons License
Este trabalho está licenciado sob uma licença Creative Commons Attribution 4.0 International License.