Viabilidade do uso de inteligência artificial para simulações de cenários agronômicos

Abstract

Resumo: Diante da crescente demanda de alimentos sem explorar novas áreas de plantio, faz-se necessária a otimização da cadeia agrícola, seja financeira ou por meio de acréscimo de produtividade. Para tanto, este trabalho apresenta um estudo sobre a viabilidade do uso de inteligência artificial para simulações de cenários agronômicos utilizando-se do método de redes neurais artificiais (RNA). O estudo compreendeu a pesquisa dos fatores que influenciam o crescimento e desenvolvimento de plantas, dentre esses são apresentados os fatores relacionados ao clima, ao solo e as plantas. Também foi realizada pesquisa complementar objetivando localizar coeficientes que poderiam ser utilizados para desenvolvimento dos modelos de RNA, no entanto, não foram localizados resultados no acervo de pesquisa. Dessa forma, ainda não estão disponíveis dados históricos comparáveis e suficientes para desenvolvimento do modelo de RNA. Concluiu-se também que não é possível possuir apenas um modelo de RNA que se aplique a todo o contexto agronômico em função das necessidades relacionadas a cada espécie da planta, ao sistema de cultivo e as características climáticas locais. Apesar do contexto apresentado, a utilização de RNA para a simulação de cenários agronômicos é possível e viável

Abstract: In view of the growing demand for food without exploring new planting areas, it is necessary to optimize the agricultural chain, be it financial or through increased productivity. For that, this work presents a study on the feasibility of using artificial intelligence to simulate agronomic scenarios using the method of artificial neural networks (ANN). The study comprised the research of the factors that influence the growth and development of plants, among which are presented the factors related to climate, soil and plants. Complementary research was also carried out in order to locate coefficients that could be used for the development of ANN models, however, no results were found in the research collection. Thus, comparable and sufficient historical data for the development of the ANN model are not yet available. It was also concluded that it is not possible to have only one ANN model that applies to the entire agronomic context, depending on the needs related to each species of the plant, cultivation system and local climate conditions. Despite the context presented, the use of RNA for the simulation of agronomic scenarios is possible and feasible