Uma fábrica-escola que atravessa todos os cursos

Do solo ao WhatsApp, em seis passos

Antes da montagem, a lógica. A estação não é só um sensor: é uma corrente que começa num número dentro da terra e termina numa decisão no celular do produtor. Cada elo dessa corrente é um conteúdo que algum curso da Uniube já ensina.

Um projeto fractal: abra qualquer peça e ela vira um curso

A estação se abre em seis sistemas, e cada sistema se abre em quatro conteúdos. Cada conteúdo, por sua vez, é uma disciplina inteira de algum curso. Quanto mais se aproxima, mais detalhe aparece, mas o desenho se repete: entra alguma coisa, ela é transformada e sai outra. É esse padrão repetido em toda escala que faz o projeto caber em qualquer área.

O mesmo padrão em toda escala

Da estação inteira ao agente de IA, cada parte faz a mesma coisa: entra algo, é transformado e sai outra coisa. O aluno que entende uma parte entende a lógica das outras.

Dois exemplos de zoom

Começando pela estação e descendo cinco níveis, chega-se a uma disciplina de outro curso: uma pelo lado do hardware, outra pelo lado do software.

Da caixa vazia à estação fechada

As fotos são de uma montagem real, em ordem. Cada etiqueta verde mostra qual área do conhecimento está em jogo naquele passo. Em doze fotos aparecem impressão 3D, energia, vedação, eletrônica, circuitos e integração.

1

A caixa sai da impressora

Corpo impresso em 3D, com os encaixes de cada módulo já desenhados no projeto.

Impressão 3D

2

Controlador solar no lugar

O primeiro módulo fixado é o que administra a energia entre painel, bateria e placa.

Energia

3

O primeiro conector vedado

O cabo externo atravessa a parede da caixa por um conector estanque. Por ali não entra água.

Vedação

4

Uma entrada por função

Cada cabo que vem de fora tem seu próprio conector, assim a manutenção troca uma peça sem mexer nas outras.

Montagem

5

Porta USB-C com tampa

Dá acesso à eletrônica pelo lado de fora para manutenção, sem abrir a caixa.

Projeto

6

A placa da estação

ESP32 com rádio LoRa: lê os sensores, empacota os números e transmite.

Eletrônica

7

Placa encaixada

O projeto da caixa já prevê a posição de cada módulo. Nada fica solto.

Projeto

8

Ligação de energia

O controlador alimenta a placa. Cada fio é crimpado e tem um caminho definido.

Circuitos

9

Chicote preparado

Os cabos são cortados, decapados e recebem conector na bancada, antes de entrar na caixa.

Circuitos

10

O pack de bateria

Células de lítio 18650 com placa de proteção (BMS), montadas pelos alunos.

Energia

11

Tudo por dentro

Com a bateria instalada, a caixa já tem energia, controle e rádio no lugar.

Integração

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Fechada e pronta para o poste

A tampa recebe o suporte de fixação. Por fora só ficam os conectores vedados.

Campo

Learning Factory: a aula que produz

O formato existe e é consolidado na engenharia: um ambiente de produção real dentro da universidade, onde o aluno atravessa o ciclo inteiro de um produto em vez de simular uma etapa isolada. A diferença prática é simples — a peça que sai da bancada tem um destino, um dono e uma consequência.

Uma estação agrometeorológica LoRa completa

Autônoma em energia solar, sem depender de sinal de celular, lendo 10 parâmetros do solo, do ar e da chuva. É o mesmo equipamento que a AI Agro instala comercialmente — não existe versão didática simplificada.

AutonomiaPainel solar 24×24 + controlador de carga + bateria 12 V

ComunicaçãoRádio LoRa até a receptora — sem chip, sem mensalidade de dados

SoloSensor 7×1: temperatura, umidade, condutividade, pH, N, P, K

ArDHT22: temperatura e umidade relativa

ChuvaPluviômetro de báscula, corpo impresso em 3D

VedaçãoCaixa IP impressa, conectores M12, emendas à prova d'água

IdentidadeNúmero de série gravado + etiqueta QR que abre a página da estação

Sensor 7×17 parâmetros de solo

Bateria 12 Vpack montado pelos alunos

Painel solar 24×24autonomia energética

Controlador de cargagestão da bateria

Antena LoRaenlace sem celular

DHT22temperatura e umidade do ar

Terminal WAGOligação sem solda

Emenda estanqueà prova d'água

Cabo de antenaSMA → N-type

Receptora LoRaponte para a nuvem

Nove postos, nove competências

A linha é dividida em postos de trabalho e cada aluno passa por todos, em rodízio. Os postos não ocupam um dia cada: eles se agrupam conforme a peça avança. As caixas chegam impressas, a linha começa na bateria.

1

Impressão 3D

Fatiamento, tolerância dimensional e orientação de camada. O lote das 182 peças é impresso antes da semana; durante ela, o aluno imprime e mede a própria peça de teste.

Impresso antes

2

Fabricação da bateria

Montagem do pack, balanceamento de células, proteção e o orçamento energético que decide se a estação sobrevive a três dias nublados.

Eletroquímica aplicada

3

Montagem

Chicote, crimpagem, conectores M12, roteamento de cabo e vedação. É onde a maioria das falhas de campo nasce — e onde elas se evitam.

Eletromecânica

4

Teste de bancada

Continuidade, consumo, enlace LoRa, estanqueidade. Nada sobe para o poste sem passar no checklist assinado.

Controle de qualidade

5

Calibração

Curva do sensor, solução padrão, offset e deriva. O aluno descobre na prática a diferença entre precisão e exatidão.

Metrologia

6

Código embarcado

Gravação do ESP, leitura dos sensores, política de sono profundo, payload LoRa e tratamento de falha de transmissão.

Sistemas embarcados

7

Banco de dados

Da receptora à nuvem: o aluno confere a própria estação aparecendo na tabela, com o número de série dele na linha.

Dados & nuvem

8

WhatsApp

A última milha: transformar leitura em mensagem que um produtor entende e usa. Redação de alerta é competência técnica.

Interface com o usuário

9

IA e agentes

Prompt como especificação, Claude Code na bancada e o agente que transforma a leitura da estação em recomendação. Tem um dia inteiro dedicado.

Inteligência artificial

Dois campi rodando em paralelo

Uberlândia e Uberaba operam com equipes próprias da AI Agro, defasadas em um dia. São três dias de trabalho interno por campus — dois de bancada e um de inteligência artificial — e dois dias de campo, nos dois lugares ao mesmo tempo. As caixas chegam impressas, então a linha já começa na bateria.

Prompt, Claude Code e o agente que lê o dado

Um dia inteiro, em cada campus, sobre a camada que transformou a AI Agro de fabricante de sensor em empresa de decisão agronômica. Não é aula sobre IA: o aluno usa IA para construir a própria estação e depois escreve o agente que interpreta o que ela mede.

Visão computacional no pivô

A câmera instalada no pivô envia foto a cada 10 minutos; o modelo analisa e devolve resultado estruturado. Detecção de praga sem ninguém percorrer o talhão. O aluno vê o pipeline inteiro: foto, armazenamento, chamada do modelo, resposta gravada no banco.

Onde a IA erra

Número inventado, confiança sem base, resposta bem escrita e errada. O antídoto é o mesmo do módulo de solo: verificação. O aluno aprende que a saída do modelo é hipótese a conferir, não resultado a publicar.

IA também é engenharia frugal

Custo por chamada, o que roda no dispositivo e o que roda na nuvem, com que frequência vale processar. A operação atual da AI Agro fica na casa de dezenas de dólares por mês para uma dezena de estações — e é essa conta que decide o desenho.

Do dado à frase

A última milha é redação: transformar pH 5,2 e umidade 18% em uma mensagem que o produtor lê no celular e age. O aluno escreve, manda para o próprio número e descobre no susto o que é uma instrução clara.

Por que isso importa para um aluno de agro: o diferencial no mercado deixou de ser saber usar uma ferramenta de IA — isso todo mundo aprende sozinho. O diferencial é saber especificar o que se quer, verificar o que voltou e custear o que vai rodar todo dia. As três coisas se treinam com o dado da estação que o próprio aluno montou, e por isso funcionam aqui e não funcionam numa aula solta de IA.

🌱 AI Agro · Estação 507 · Uniube
pH do solo em 5,2 — abaixo da faixa ideal (5,8–6,5) para a cultura do talhão.

07:40

Recomendação: avaliar calagem antes da próxima adubação. A leitura está estável há 6 dias, não é oscilação de chuva.

07:40

Esse texto foi escrito pelo prompt do aluno

07:41 ✓✓

Engenharia frugal, do começo ao fim

Frugal não é barato: é retirar tudo o que não sobrevive ao campo brasileiro e ao bolso do produtor. Esse é o conteúdo mais difícil de ensinar em sala e o mais fácil de ensinar em uma linha de produção — porque cada decisão tem um custo que aparece na mesa.

O sensor contra a análise de solo

O módulo de encerramento é o que dá densidade acadêmica ao programa: a análise de solo dos pontos de instalação já chega pronta, e o trabalho dos alunos é confrontar a leitura do sensor com ela — variável por variável.

O que se compara. O sensor 7×1 estima N, P, K, pH e condutividade por via elétrica; a análise de referência mede por via química. Dois métodos lendo a mesma realidade — discordar é o esperado, não o erro.

O que se aprende. Que sensor de campo não substitui análise — ele oferece frequência. A análise dá exatidão duas vezes por safra; o sensor dá tendência a cada hora. Manejo precisa das duas.

O que se produz. Uma tabela de correção por tipo de solo, construída pelos próprios alunos a partir do batimento. Material de iniciação científica, TCC e publicação.

Ganho institucional: o programa não termina na sexta-feira. As 20 estações continuam gerando série temporal nos dois campi para a Uniube usar em pesquisa pelos próximos ciclos.

DHT22temperatura e umidade do ar

Placa da estaçãoregistra e transmite a leitura

Os números do programa

Valores calculados a partir da lista mestra de componentes e do inventário de impressão da AI Agro — não são estimativas de mesa.

A impressão roda antes da semana

O lote de peças não cabe dentro da semana e por isso começa antes: assim que a data é fechada, a produção começa, para que as caixas cheguem prontas no primeiro dia.

O que cada lado coloca na mesa

A AI Agro entra com o produto, os componentes e a engenharia. A Uniube entra com o espaço, os alunos e o enquadramento acadêmico.

O que precisa ser decidido agora

A data da semana é definida junto com a Uniube, nos dois campi. Abaixo, o que precisa estar resolvido antes, em ordem.