Cientista da Unioeste - Jerry Adriani Johann

A AD Scientific Index o Ranking for Scientist - World Scientist and University Rankings 2021 divulgou a lista com o nome dos cientistas mais influentes no Mundo e a Universidade Estadual do Oeste do Paraná está muito bem representada com a citação de 101 professores pesquisadores. No total foram citados nesta lista 707.846 cientistas de 204 países em 13.466 universidades.

Entre os cientistas citados no ranking 2021 está o professor Jerry Adriani Johann desde 2002 leciona na área de Estatística no Centro de Ciências Exatas e Tecnológicas (CCET) no Campus de Cascavel. Ele comenta que “é com grande alegria e satisfação que recebo a notícia, o que demonstra que todo esforço e dedicação que tenho tido na Unioeste, tem trazido muitos resultados importantes para o Agronegócio Paranaense em termos de produção técnico-científica”.

Projetos

Jerry aponta  que alguns dos projetos que desenvolve na Universidade são:  2021 – Atual Soluções em Geotecnologias e Ciência de Dados para Superar Desafios do Agronegócio (Bolsista de Produtividade PQ-2 - Processo 311224/2020-2 - Chamada CNPq 09/2020 - R$ 39.600,00) - Descrição: A agricultura no mundo caminha em alta velocidade para a chamada agricultura digital (digital farming) ou agricultura 4.0, que é a combinação de ciência de dados (data science) e agricultura para relacionar grandes quantidades de dados e informações, na gestão antecipada e automatizada das atividades agrícolas. O principal benefício da agricultura digital é aumentar os índices de produtividade e rentabilidade, por meio da otimização de processos e custos, visando aperfeiçoar a associação de dados climáticos no planejamento de safras e no manejo de cultivos agrícolas. Trata-se de requisitos necessários para atender a crescente demanda mundial por alimentos de origem vegetal e animal, porém, sem gerar impactos ambientais nos remanescentes florestais, conferindo um futuro sustentável da agricultura. Portanto, este projeto tem como objetivo utilizar técnicas de ciência de dados (data science) (como mineração de dados (data mining), aprendizado de máquina (machine learning), big data) associados a geotecnologias (imagens orbitais e sub-orbitais), em atividades relacionadas ao agronegócio como a geração de mapas de uso e ocupação, estimativa de safras agrícolas, detecção de níveis de degradação em pastagens, bem como, na otimização de implantação de unidades armazenadoras de grãos. Serão aplicadas soluções tecnológicas e geotecnológicas eficientes para melhoria do sistema de previsão de safras de culturas agrícolas nos estados envolvidos (Paraná e Rondônia), visto que será possível um monitoramento dinâmico das principais culturas agrícolas destes estados, fornecendo estimativas objetivas de área, produtividade e produção, especialmente das principais commodities (soja, milho). Para Rondônia, será possível conhecer a área de pastagem, um monitoramento dinâmico dela e uma avaliação dos níveis de degradação em que se encontram. Poderá ser empregada em pequenas e grandes escalas, visando o sucesso da pecuária e, consequentemente, uma redução do impacto ambiental que a pastagem/ pecuária insere sob a floresta. Com as atuais e futuras parcerias com empresas e cooperativas, o Grupo de Pesquisa em Geotecnologias e Ciência de dados e o Núcleo de Pesquisa GeoScience da Unioeste, irão contribuir na apresentação de soluções para o Agronegócio dos Estados do Paraná e Rondônia.

Em  2019 – Atual - Monitoramento e gestão de produtores agrícolas com técnicas de sensoriamento remoto (Edital CNPq 23/2018 - Doutorado Acadêmico em Inovação - DAI - Projeto UNIOESTE com Empresa PLANTAR AGRÍCOLA - R$ 143.424,00); Projeto certificado pela empresa PLANTAR COMERCIO DE INSUMOS LTDA em 30/09/2019. Este projeto foi contemplado no Edital 23/2018 do CNPq do Programa Doutorado Acadêmico em Inovação (DAI) que visa integrar a Universidade a Empresas, buscando soluções tecnológicas e de inovação aplicadas a gestão de negócios. Sendo assim, o doutorando de Engenharia Agrícola (PGEAGRI) desenvolve suas atividades dentro da empresa Plantar Agrícola, buscando aplicar inovações no negócio. O objetivo do projeto é inovar o sistema de gestão dos produtores com o acompanhamento e registro de dados georreferenciados de forma sistemática, o que permitirá que os gestores e diretores da empresa, tenham métricas quantitativas consistentes dos produtores e da equipe técnica. Os resultados esperados são: integrar o banco de dados não espacial dos clientes da empresa a um banco de dados georreferenciado; visualizar espacialmente a localização dos clientes da empresa; visualizar espacialmente todos os dados dos clientes (área, produto, total de vendas); visualizar e verificar como está a disposição espacial de atendimentos a clientes, por cultura, para cada técnico da empresa, dentro da sua área de atuação comercial; verificar o potencial de expansão de área visando buscar novos clientes dentro e fora da região de atuação da empresa; realizar análises espaciais, gráficas e tabulares detalhadas, por cultura, visando melhor gerenciamento da carteira de clientes da empresa e tomadas de decisão mais objetivas e assertivas;melhorar a logística de atendimento e entrega de produtos. Desta forma, acredita-se que este sistema inovador de gestão trará ganhos competitivos, do ponto de vista econômico, científico e tecnológico a empresa por facilitar a gestão da carteira de clientes e ao mesmo tempo, a capacitação do doutorando para resolução de problemas práticos do agronegócio.

Em  2019 – Atual - Mapeamento de áreas agrícolas e pastagens com a caracterização dos seus níveis de degradação no Estado de Rondônia. (Programa de Apoio à Pesquisa de Inovação Tecnológica PAP-INTEC/AGRITECH - Chamada FAPERO Nº. 011/2018 - R$ 114.000,00).Este projeto é uma parceria entre o Núcleo GeoScience/UNIOESTE e o Grupo de Pesquisas Espaciais (GRESS/IFRO) que aprovaram-o no Edital da Fundação de Amparo ao Desenvovimento das Ações Científicas e Tecnológicas e à Pesquisa do Estado de Rondônia. As grandes mudanças que vêm ocorrendo na dieta alimentar, principalmente nos países emergentes, criam uma projeção de aumento no consumo de alimentos de origem animal e vegetal, o que, consequentemente, acarreta no aumento significativo na produção, mas que deverá ser implementada sem gerar impactos ambientais nos remanescentes florestais. Desta forma, o conhecimento e entendimento da dinâmica espaço-temporal das áreas de agricultura e pecuária, é uma questão estratégica, visto que o agronegócio brasileiro responde por cerca de 21,5% do PIB nacional, fazendo necessário, a realização de estudos mais específicos acerca das áreas ocupadas com agricultura e com a pecuária. A pecuária ocupa 200 milhões de hectares, distribuídos por todas as regiões do território nacional, entretanto, cerca de 60% desta área, apresenta algum nível de degradação, gerando perdas e, consequentemente, uma redução na capacidade de suporte de animais. Pastagens degradadas apresentam baixa produção de biomassa e pouco valor nutritivo, o que leva a um menor ganho de peso animal na estação chuvosa e a perda de peso na estação seca. Pela sua baixa eficiência produtiva, caso haja a identificação e a recuperação destas áreas, estas poderiam ser intensificadas, liberando áreas para outros usos, dentro da cadeia produtiva do agronegócio. É necessário, portanto, a proposição de métodos objetivos e a utilização de geotecnologias associadas a técnicas de mineração de dados (data mining), aprendizado de máquina (machine learning), inteligência artificial e métodos de análise da variabilidade espacial por meio da agricultura de precisão (e/ou pecuária de precisão), para tornar o sistema atual de estimativa de áreas e de safras mais eficiente e dinâmico. As imagens de satélite permitem o acompanhamento desta dinâmica temporal do uso e cobertura do solo. Neste contexto, este projeto tem como finalidade mapear culturas agrícolas e pastagens e desenvolver metodologias para avaliar os níveis de degradação das pastagens no Estado de Rondônia.

Em 2021 – Atual - Transformação digital de processos, produtos e serviços da empresa sob a ótica da indústria 4.0 (Edital CNPq 12/2020 - Mestrado e Doutorado Acadêmico em Inovação - MAI/DAI - Processo 403609/2020-8 - Projeto UNIOESTE com Empresa AVICASP - R$ 163.712). Este projeto de parceria Universidade-Empresa está sendo desenvolvido no âmbito do Programa de Mestrado e Doutorado Acadêmico para Inovação MAI/DAI financiado pelo CNPq e pela Empresa AVICASP Equipamentos Agropecuários Ltda.  A empresa situada em Toledo-PR, atua no agronegócio há 30 anos, especificamente com comércio de equipamentos para avicultura e suinocultura da marca Casp, fabricação de cortinas e componentes para granjas de aves e suínos e prestação de serviços de instalação e montagem. A base de clientes é formada por produtores rurais, cooperativas agroindustriais e empresas produtoras de alimentos como Globoaves, BRF e JBS, na região Oeste. Também atua no mercado externo, com negócios no Paraguai, Argentina, Colômbia e Peru. O objetivo principal para a empresa com este projeto, é trazer expertise da academia e do mercado, formando know-how interno que permita a transformação digital da mesma, possibilitando assim, a melhoria de processos e a criação de novos produtos e serviços para seu portfólio. Pretende-se implementar e seguir um roadmap de transformação digital, integrando, de forma física e virtual a cadeia de valor com stakeholders integrando pessoas, negócios e objetos(coisas), utilizando conceitos de indústria 4.0, internet das coisas, metodologias ágeis, e Big Data. Portanto a meta é que a empresa saia de um conceito de negócio tradicional, para o conceito de convergente digital. A execução deste projeto é uma possibilidade real e uma oportunidade de ser mais inovadora e competitiva num mercado que evolui constantemente. Espera-se como resultados: desenvolvimento de novos produtos e serviços inovadores; integração com fornecedores, clientes e parceiros; aumento de faturamento; implantação da cultura de inovação na empresa; gestão direcionada por dados; gerar metodologia de atuação que atenda a mais empresas; adoção de metodologias ágeis de desenvolvimento de projetos; redução de tempo no ciclo Demanda/Desenvolvimento/Entrega e aumento de competitividade. Este  é um projeto de desenvolvimento tecnológico em parceria Universidade-Empresa

Currículo

Jerry é professor Associado da Universidade Estadual do Oeste do Paraná (Unioeste). Docente-Orientador Permanente dos Programas de Pós-Graduação Stricto Sensu em Engenharia Agrícola (PGEAGRI - Msc/Dr), Administração Profissional (PPGA - Msc) e Ciências Contábeis (PPGC - Msc). Diretor de Pós-Graduação da Pró-Reitoria de Pesquisa e Pós-Graduação (PRPPG) - portaria 352/2020-GRE (2020-Atual). Coordenador do Núcleo de Pesquisa em Geotecnologias e Ciência de Dados (GeoScience) - portaria 4978/2018-GRE (2018-Atual). Vice-Coordenador do PGEAGRI (2019-2021) - portaria 3643/2019-GRE. Líder do Grupo de Pesquisa Geotecnologias e Ciência de Dados (GeoScience) (2018-Atual) e vice-líder do Grupo de Pesquisa de Geoestatística Aplicada (GGEA) (1998-Atual), ambos da da UNIOESTE. Também atua nos Grupos de Pesquisa: Grupo de Estudos em Geoprocessamento (GEO) da UNICAMP/SP (2000-Atual) e Grupo de Pesquisa de Otimização de Sistemas Agroindustriais do Oeste do Paraná (GROSAP) da UNIOESTE (1997-Atual). Assessor Técnico do Comitê de Assessores da Área de Engenharias da Fundação Araucária de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico do Estado do Paraná (2020-2024). Avaliador do Programa Nacional de Apoio à Geração de Empreendimentos Inovadores - Projeto Centelha, promovido pelo MCTIC, Finep, CNPq, Confap (2020 - Atual). Avaliador de Projetos de Pesquisa Científica em Órgãos de Fomento (Fundação Araucária e CNPq). Consultor ad hoc de Revistas Científicas desde 2012. Coordenador de Projetos de Pesquisa Científica e Tecnológica financiadas por Órgão de Fomento (Fundação Araucária e CNPq) e de Projetos de Extensão financiados por empresas (Coopavel, Plantar). Membro e Conselheiro do Conselho Municipal de Desenvolvimento Rural (COMDER) do Município de Cascavel/PR (2017-atual). Foi Bolsista de Produtividade em Pesquisa da Fundação Araucária na Área de Engenharia Agrícola (2014-2016). Atualmente, é Bolsista de Produtividade em Pesquisa PQ-2 pelo CNPq (2018-Atual). As Pesquisas Técnico-Científicas estão relacionadas ao Agronegócio, atuando principalmente em temas como: Sustentabilidade no Agronegócio; Geoprocessamento; Sensoriamento Remoto Orbital e Sub-orbital; Previsão de Safras Agrícolas com estimativas de Área e Produtividade; Agricultura de Precisão; Estatística Espacial de Dados; Modelagem Estatística e de Cultivos; Cadastro Multi-finalitário; Mineração de dados e Descoberta de Conhecimento (Data Mining); Aprendizado de Máquina (Machine Learning); Ciência de Dados (Data Science). FORMAÇÃO PROFISSIONAL: Graduado em Engenharia Agrícola pela UNIOESTE (1997); Especialista em Engenharia de Segurança do Trabalho pela Universidade Federal do Paraná (UFPR - 1998); Mestre em Engenharia Agrícola (Sistemas Agroindustriais - Agricultura de precisão e Geoestatística) pela UNIOESTE (2001) e Doutor em Engenharia Agrícola (Planejamento e Desenvolvimento Rural Sustentável - Sensoriamento Remoto) pela Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP - 2011).