In agriculture with 4.0 technologies, developing a decision model with a 0.0 cost is attractive to small farmers. In water management, if this approach could be used to promote sustainability and optimization, it could become a pathway to reach the sustainable development goal in 2030. The core of this work is the development of a 4.0 mathematical model (based on fuzzy concepts) to verify the benefits of the production of lettuce irrigated with magnetically treated water at different replacement rates. This approach is achieved using computational 4.0 software and manual methods. The aim of mathematical modeling is to understand or explain a natural phenomenon associated with a given area of knowledge, and fuzzy-rule-based systems have been widely used in different types of in-depth research.

Este estudo tem como objetivo analisar e obter informações de artigos publicados entre os anos de 2017 e 2021, que tratem sobre a produção de biodiesel a partir do óleo de soja, milho, girassol e canola por meio do processo de transesterificação. Para isso foi desenvolvida uma Revisão Sistemática de Literatura, no qual foi feita uma busca de artigos acerca desse tema em cinco bases de dados: IEEE, Scielo, Science Direct, Scopus e Web of Science. Com base na string de busca, 3370 artigos foram encontrados e os mesmos foram submetidos ao software StArt, onde foi estabelecido critérios de inclusão e exclusão. No entanto, após completar todas as etapas de seleção e análise desses artigos, 29 trabalhos foram selecionados. A partir desses 29 artigos, foi feita um quadro contendo informações sobre eles, onde foi possível observar as metodologias empregadas, bem como os resultados, permitindo assim analisar fatores que interferem na produção do biodiesel.

Afim de analisar as publicações acerca da utilização da instrumentação na agricultura, o objetivo deste trabalho é apresentar um conjunto de trabalhos publicados entres os anos de 2017 e 2021 sobre o tema para que se possa realizar uma análise das tecnologias desenvolvidas neste período. Para isso foi realizada uma busca nas bases de dados IEEE, Science Direct e Scopus onde, a partir de String de busca para selecionar trabalhos considerando tema, ano de publicação, foram encontrados 1490 artigos publicados. Diante deste resultado foi utilizado o software Start para aplicar critérios de seleção para escolha dos artigos a ser utilizados na revisão. Depois de executadas todas as etapas de seleção dos trabalhos no software o resultado foram 33 artigos realização da Revisão Sistemática. Dos 33 artigos são apresentados os métodos de trabalho e o resultado obtido pelo autor e assim possibilitando uma análise das tecnologias pesquisadas ao logo do período de estudo.

In the current era of agricultural management practices, known as agricultural 5.0, optimal indoor environments are associated with comfortable temperatures, regulated humidity, and good air quality—essential variables to improve yields. Given this scenario, there is a need for innovative ecosystems that automate indoor environmental monitoring in an affordable and scalable way. This paper presents the scope of the development and validation of an IoT-based ecosystem designed to monitor and control environmental conditions in agricultural barns. The objective is to present a cost-effective and easily accessible environmental monitoring system for barn buildings and agricultural storage areas, promoting the welfare of animals, humans, and crops, and contributing to the sustainable development of the agricultural industry. The system integrates wireless sensors, predictive algorithms, a web interface and cloud infrastructure to optimize temperature and humidity. A proof-of-concept assessment was performed to determine whether the modular architecture offers scalability, while the responsive web interface ensures cross-device accessibility. The results show data accuracy above 95%, prediction efficiency of 96%, and increases in production yields. This solution demonstrates economic and operational advantages over existing technologies, promoting sustainability and automation in agricultural management practices in hangars and barns, in alignment with the United Nations’ Sustainable Development Goals (SDGs).