Онтология всеобъемлющей прослеживаемости агрохимикатов

Монтейро Эмилиано Соарес; Emiliano Soares Monteiro; Риги Родриго да Роса; Rodrigo da Rosa Righi; Риго Сандро Хосе; Sandro José Rigo; Барбоса Хорхе Луис Виктория; Jorge Luis Victória Barbosa; да Силва Лидия Мартинс; Lidia Martins da Silva; Ларентис Андреса Варгас; Andrêsa Vargas Larentis

doi:10.18287/2223-9537-2023-13-2-217-231

Онтология всеобъемлющей прослеживаемости агрохимикатов

Авторы: Монтейро Э.С.¹, Риги Р.д.², Риго С.Х.², Барбоса Х.Л.², да Силва Л.М.², Ларентис А.В.³
Учреждения:
1. Государственный университет Мату-Гросу (UNEMAT)
2. Программа прикладных вычислений PPGCA (UNISINOS)
3. Независимый исследователь
Выпуск: Том 13, № 2 (2023)
Страницы: 217-231
Раздел: ПРИКЛАДНЫЕ ОНТОЛОГИИ ПРОЕКТИРОВАНИЯ
URL: https://journals.ssau.ru/ontology/article/view/26995
DOI: https://doi.org/10.18287/2223-9537-2023-13-2-217-231
ID: 26995

Цитировать

Полный текст

Аннотация
Об авторах
Список литературы
Дополнительные файлы
Статистика

Аннотация

Рост мирового населения приводит к более крупному и более эффективному производству продуктов питания, заставляя агробизнес участвовать в гонке за большей производительностью. Таким образом, агрохимикаты, как инструмент увеличения и защиты производства, становятся всё важнее с каждым урожаем. В работе представлена онтология, описывающая знания, необходимые для создания модели всеобъемлющей прослеживаемости агрохимикатов (онтология всеобъемлющей прослеживаемости агрохимикатов, OntoPTA). В статье представлены классы и их отношения в иерархическом порядке, а также визуализация на языке онтологий OWL. Эта онтология заполняет пробел в понимании и моделировании этого типа процесса агробизнеса. Проведённое моделирование помогает администраторам ферм и разработчикам программного обеспечения лучше анализировать разработку, использование и обслуживание систем в агробизнесе.

Ключевые слова

онтология, агрохимикаты, блокчейн, прослеживаемость, OntoPTA

Об авторах

Эмилиано Соарес Монтейро

Государственный университет Мату-Гросу (UNEMAT)

Автор, ответственный за переписку.
Email: emiliano@unemat.br
ORCID iD: 0000-0003-3476-3842

доктор наук в прикладных вычислениях, магистр компьютерных наук Федерального университета Санта-Катарины (UFSC), специалист по анализу бизнес-систем (UNIC), технолог по обработке данных факультета информатики Куябы (FIC), профессор в Государственном университете Мату-Гросу (Unemat)

Бразилия, Синоп

Родриго да Роса Риги

Программа прикладных вычислений PPGCA (UNISINOS)

Email: rrrighi@unisinos.br
ORCID iD: 0000-0001-5080-7660

член IEEE, научный сотрудник CNPq и координатор Программы прикладных вычислений (PPGCA) в Университете Вале-ду-Рио-дус-Синос (UNISINOS), доктор компьютерных наук

Бразилия, Сан-Леопольдо

Сандро Хосе Риго

Программа прикладных вычислений PPGCA (UNISINOS)

Email: rigo@unisinos.br
ORCID iD: 0000-0001-8140-5621

профессор Университета UNISINOS и научный сотрудник программы последипломного образования в области прикладных вычислений (UNISINOS/PPGCA), консультант по инновациям и информационным технологиям, координатор исследовательских проектов

Бразилия, Сан-Леопольдо

Хорхе Луис Виктория Барбоса

Программа прикладных вычислений PPGCA (UNISINOS)

Email: jbarbosa@unisinos.br
ORCID iD: 0000-0001-7471-6173

доктор наук по информатике Федерального университета Риу-Гранди-ду-Сул, профессор Программы прикладных вычислений (PPGCA) Университета Вале-ду-Риу-дус-Синос (UNISINOS), руководитель лаборатории мобильных вычислений (MOBILAB), научный сотрудник Бразильского совета по научно-техническому развитию (CNPq)

Бразилия, Сан-Леопольдо

Лидия Мартинс да Силва

Программа прикладных вычислений PPGCA (UNISINOS)

Email: lidiamartins10@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-9480-8005

доктор наук, координатор курсов дистанционного обучения: Проект Государственной аудиторской палаты (TCE) и Федерального университета Мату-Гросу, координатор технологических курсов по анализу и разработке систем, по технологии в компьютерных сетях и курсу компьютерных наук на факультете науки и технологий INVEST в Куябе

Бразилия, Сан-Леопольдо

Андреса Варгас Ларентис

Независимый исследователь

Email: andresa.vargas@gmail.com
ORCID iD: 0000-0003-4164-6687

доктор наук в области прикладных вычислений

Бразилия, Сан-Леопольдо

Список литературы

Brasil. Decreto nº 4.074, de 4 de janeiro de 2002. Diario Oficial [da] República Federativa do Brasil, 2002. URL http://www.planalto.gov.br/ccivil_03/decreto/2002/d4074.htm.
IBAMA. Relatorios de comercialização de agrotóxicos. Technical report, IBAMA, brasilia, DF, 2022. URL https://www.gov.br/ibama/pt-br/assuntos/quimicos-e-biologicos/agrotoxicos/relatorios-de-comercializacao-de-agrotoxicos.
M.D. Marques, S.S. Braga, and J.C. Forti. The pesticides law under the optics of rural producers. Interações (Campo Grande), 20(2):599–613, Apr 2019. ISSN 1518-7012. doi: 10.20435/inter.v0i0.1828.
M. Kim, B. Hilton, Z. Burks, and J. Reyes. Integrating blockchain, smart contracttokens, and IoT to design a food traceability solution. In 2018 IEEE 9th Annual Information Technology, Electronics and Mobile Communication Conference (IEMCON), pages 335–340, 2018. doi: 10.1109/IEMCON.2018.8615007.
S. Das, I. Ghosh, G. Banerjee, and U. Sarkar. Artificial intelligence in agriculture: A literature survey. 05 2018. https://www.researchgate.net/publication/326057794_Artificial_Intelligence_in_Agriculture_A_Literature_Survey.
R. Mavilia and R. Pisani. Blockchain for agricultural sector: The case of south africa. African Journal of Science, Technology, Innovation and Development, 14 (3):845–851, 2022. doi: 10.1080/20421338.2021.1908660.
G. Mirabelli and V. Solina. Blockchain and agricultural supply chains traceability: research trends and future challenges. Procedia Manufacturing, 42: 414–421, 2020. ISSN 2351-9789. doi: https://doi.org/10.1016/j.promfg.2020.02.054.
A.A. Benyam, T. Soma, and E. Fraser. Digital agricultural technologies for food loss and waste prevention and reduction: Global trends, adoption opportunitiesand barriers. Journal of Cleaner Production, 323:129099, 2021. ISSN 0959-6526. doi: https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2021.129099.
Y.A. Yigezu, A. Mugera, T. El-Shater, A. Aw-Hassan, C. Piggin, A. Haddad, Y. Khalil, and S. Loss. Enhancing adoption of agricultural technologies requiring high initial investment among smallholders. Technological Forecasting and Social Change, 134:199–206, 2018. ISSN 0040-1625. doi: https://doi.org/10.1016/j.techfore.2018.06.006.
H. Hashimoto, K. Yamada, H. Hori, S. Kumagai, M. Murata, T. Nagoya, H. Nakahara, and N. Mochida. Guidelines for personal exposure monitoring of chemicals: Part vi. Journal of Occupational Health, 60(4):275–280, 2018. doi: https://doi.org/10.1539/joh.2018-0121-RA.
FAO. Pest and pesticide management - pesticide related waste management. Technical report, United Nations, 2022. URL https://www.fao.org/pest-and-pesticide-management/pesticide-risk-reduction/code-conduct/waste-management/en/.
J. Camara. Antas estao morrendo e sendo afetadas por agrotóxicos utilizados no cerrado de ms, aponta pesquisa, 2021. URL https://g1.globo.com/ms/mato-grosso-do-sul/noticia/2021/06/30/antas-estao-morrendo-e-sendo-afetadas-por-agrotoxicos-utilizados-noghtml.
PJC-MT. Operação prende 12 pessoas e recupera mais de R$ 2 milhões em defensivos, 2019. URL https://www.sesp.mt.gov.br/-/13471710-operacao-prende-12-pessoas-e-recupera-mais-de-r-2-milhoes-em-defensivos.
G1. Brasil registra 40 mil casos de intoxicação por agrotóxicos em uma decada, 2019. URL https://g1.globo.com/economia/agronegocios/globo-rural/noticia/2019/03/31/brasil-tem-40-mil-casos-de-intoxicacao-por-agrotoxicos-em-uma-decada.ghtml.
E.S. Monteiro, R. da Rosa Righi, J.L.V. Barbosa, and A.M. Alberti. Aptm: A model for pervasive traceability of agrochemicals. Applied Sciences, 11(17), 2021. ISSN 2076-3417. doi: 10.3390/app11178149.
J. Lumsden, H. Hall, and P. Cruickshank. Ontology definition and construction, and epistemological adequacy for systems interoperability: A practitioner analysis. Journal of Information Science, 37(3):246–253, 2011. doi: 10.1177/0165551511401804.
M.M. Rawnsley. Ontology, epistemology, and methodology: A clarification. Nursing Science Quarterly, 11(1):2–4, 1998. doi: 10.1177/089431849801100102.
F. Fonseca. The double role of ontologies in information science research. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 58 (6):786–793, 2007. doi: https://doi.org/10.1002/asi.20565.
T.A. Banihashemi, J. Fei, and P.S.-L. Chen. Exploring the relationship between reverse logistics and sustainability performance. Modern Supply Chain Research and Applications, 1(1):2–27, Jan 2019. ISSN 2631-3871. doi: 10.1108/MSCRA-03-2019-0009.
K. Govindan and H. Soleimani. A review of reverse logistics and closed-loop supply chains: a journal of cleaner production focus. Journal of Cleaner Production, 142:371–384, 2017. ISSN 0959-6526. doi: https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2016.03.126.
M.A.R. Joao, B. Lopes, and E.A. da Silva. Management of agricultural pesticide packaging in the piau´ı cerrado. ANPPAS - Revista Ambiente e Sociedade, 2021. doi: https://doi.org/10.1590/1809-4422asoc20200071r1vu2021L4AO.
S. Jin, B. Bluemling, and A.P. Mol. Mitigating land pollution through pesticide packages – the case of a collection scheme in rural china. Science of The Total Environment, 622-623:502–509, 2018. ISSN 0048-9697. doi: https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2017.11.330.
S. Kumar, P. Tiwari, and M. Zymbler. Internet of things is a revolutionary approach for future technology enhancement: a review. Journal of Big Data, 6(1):111, Dec 2019. ISSN 2196-1115. doi: 10.1186/s40537-019-0268-2.
D. Kiran. Chapter 35 - internet of things. In D. Kiran, editor, Production Planning and Control, pages 495–513. Butterworth-Heinemann, 2019. ISBN 978-0-12-818364-9. doi: https://doi.org/10.1016/B978-0-12-818364-9.00035-4.
R. Behera and K. Das. A survey on machine learning: Concept, algorithms and applications. International Journal of Innovative Research in Computer and Communication Engineering, 2, 02 2017. URL https://www.rroij.com/open-access/a-survey-on-machine-learning-conceptalgorithms-and-applications-.pdf.
R. Cioffi, M. Travaglioni, G. Piscitelli, A. Petrillo, and F. De Felice. Artificial intelligence and machine learning applications in smart production: Progress, trends, and directions. Sustainability, 12(2), 2020. ISSN 2071-1050. doi: 10.3390/su12020492.
A. Moubayed, M. Injadat, A. B. Nassif, H. Lutfiyya, and A. Shami. E-learning: Challenges and research opportunities using machine learning data analytics. IEEE Access, 6:39117–39138, 2018. doi: 10.1109/ACCESS.2018.2851790.
Y. Xin, L. Kong, Z. Liu, Y. Chen, Y. Li, H. Zhu, M. Gao, H. Hou, and C. Wang. Machine learning and deep learning methods for cybersecurity. IEEE Access, 6: 35365–35381, 2018. doi: 10.1109/ACCESS.2018.2836950.
S. Nakamoto. Bitcoin: A peer-to-peer electronic cash system. May 2009. URL http://www.bitcoin.org/bitcoin.pdf.
F. Casino, T. K. Dasaklis, and C. Patsakis. A systematic literature review of blockchain-based applications: Current status, classification and open issues. Telematics and Informatics, 36:55–81, 2019. ISSN 0736-5853. doi: https://doi.org/10.1016/j.tele.2018.11.006.
S. Leible, S. Schlager, M. Schubotz, and B. Gipp. A review on blockchain technology and blockchain projects fostering open science. Frontiers in Blockchain, 2, 2019. ISSN 2624-7852. doi: 10.3389/fbloc.2019.00016.
D.B. Rawat, V. Chaudhary, and R. Doku. Blockchain technology: Emerging applications and use cases for secure and trustworthy smart systems. Journal of Cybersecurity and Privacy, 1(1):4–18, 2021. doi: 10.3390/jcp1010002.
Y. Issaoui, A. Khiat, A. Bahnasse, and H. Ouajji. Smart logistics: Study of the application of blockchain technology. Procedia Computer Science, 160:266–271, 2019. ISSN 1877-0509. doi: https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.09.467. The 10th International Conference on Emerging Ubiquitous Systems and Pervasive Networks (EUSPN-2019) / The 9th International Conference on Current and Future Trends of Information and Communication Technologies in Healthcare (ICTH-2019) / Affiliated Workshops.
S. Karakas, A.Z. Acar, and B. Kucukaltan. Blockchain adoption in logistics and supply chain: a literature review and research agenda. International Journal of Production Research, 0(0):1–24, 2021. doi: 10.1080/00207543.2021.2012613.
A. Chatterjee, A. Prinz, M. Gerdes, and S. Martinez. An automatic Ontology-Based approach to support logical representation of observable and measurable data for healthy lifestyle management: Proof-of-Concept study. J Med Internet Res, 23(4):e24656, apr 2021. doi: 10.2196/24656.
S. Sivamani, K. Kwak, and Y. Cho. A study on intelligent user-centric logistics service model using ontology. Journal of Applied Mathematics, 2014:1–10, 06 2014. doi: 10.1155/2014/162838.
D. Morrow. Developing a basic formal supply chain ontology to improve communication and interoperability. AFIT Scholar, 6:210, 2021. URL https://scholar.afit.edu/etd/5062/.
L. Nagy, T. Ruppert, and J. Abonyi. Ontology-based analysis of manufacturing processes: Lessons learned from the case study of wire harness production. Complexity, 2021:8603515, Nov 2021. doi: 10.1155/2021/8603515.
F. Ameri, D. Sormaz, F. Psarommatis, and D. Kiritsis. Industrial ontologies for interoperability in agile and resilient manufacturing. International Journal of Production Research, 60(2):420–441, 2022. doi: 10.1080/00207543.2021.1987553.
J. Watrobski. Ontology supporting green supplier selection process. Procedia Computer Science, 159:1602–1613, 2019. doi: https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.09.331.
F. Ameri, E. Wallace, R. Yoder, and F. Riddick. Enabling traceability in agri-food supply chains using an ontological approach. J. Comput. Inf. Sci.Eng, page 17, 2022. doi: https://doi.org/10.1115/1.4054092.
Z. Li and J. Huang. How to effectively improve pesticide waste governance: A perspective of reverse logistics. Sustainability, 10(10), 2018. ISSN 2071-1050. doi: 10.3390/su10103622.
M. Onwona Kwakye, B. Mengistie, J. Ofosu-Anim, A. T. K. Nuer, and P. J. Van den Brink. Pesticide registration, distribution and use practices in ghana. Environment, Development and Sustainability, 21(6):2667–2691, Dec 2019. ISSN 1573-2975. doi: 10.1007/s10668-018-0154-7.
K. Douladiris, T. Dasaklis, F. Casino, and C. Douligeris. A blockchain framework for reverse logistics of used medical equipment. In Proceedings of the 24th Pan-Hellenic Conference on Informatics, PCI ’20, page 148–151, New York, NY, USA, 2021. Association for Computing Machinery. ISBN 9781450388979. doi: 10.1145/3437120.3437295.
L. Guo, C. Jin, and G. Liu. Design of monitoring system for hazardous chemicals logistics based on internet of things. pages 1168–1173, 12, 2017. doi: 10.1109/CompComm.2017.8322727.
K. Dandage, R. Badia-Melis, and L. Ruiz-Garc´ıa. Indian perspective in food traceability: A review. Food Control, 71:217–227, 2017. ISSN 0956-7135. doi: https://doi.org/10.1016/j.foodcont.2016.07.005.
S. Yao and K. Zhu. Combating product label misconduct: The role of traceability and market inspection. European Journal of Operational Research, 282:559–568, 2020. doi: 10.1016/j.ejor.2019.09.031.
S. Mondal, K. P. Wijewardena, S. Karuppuswami, N. Kriti, D. Kumar, and P. Chahal. Blockchain inspired rfid-based information architecture for food supply chain. IEEE Internet of Things Journal, 6(3):5803–5813, 2019. doi: 10.1109/JIOT.2019.2907658.