{"id":2521,"date":"2022-02-05T22:45:10","date_gmt":"2022-02-06T01:45:10","guid":{"rendered":"https:\/\/pixforce.ai\/?p=2521"},"modified":"2023-09-02T23:30:20","modified_gmt":"2023-09-03T02:30:20","slug":"aprendizado-de-maquina-para-solucoes-agricolas-e-florestais","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/pixforce.com\/pt-br\/aprendizado-de-maquina-para-solucoes-agricolas-e-florestais\/","title":{"rendered":"Tecnologia aplicada ao campo: a intelig\u00eancia artificial nas fazendas?"},"content":{"rendered":"

A ascens\u00e3o da Intelig\u00eancia Artificial nos \u00faltimos anos vem beneficiando in\u00fameras \u00e1reas. Uma destas \u00e1reas que, cada vez mais, vem investindo nesta tecnologia \u00e9 a Agricultura. Os agricultores, h\u00e1 tempos, enfrentam grandes desafios como a m\u00e1 utiliza\u00e7\u00e3o do solo, as invas\u00f5es de terras e as pragas e doen\u00e7as em plantas. Com o intuito de sanar estes problemas, a tecnologia aplicada ao campo atrav\u00e9s da intelig\u00eancia artificial e machine learning<\/strong><\/a> \u00e9 uma alternativa importante.<\/p>\n

O que \u00e9 machine learning?<\/h2>\n

Machine Learning<\/a> (em portugu\u00eas: \u201cAprendizado de M\u00e1quina\u201d) \u00e9 uma sub\u00e1rea da Intelig\u00eancia Artificial que consiste em aprender algum problema atrav\u00e9s de uma base de dados fornecida pelos desenvolvedores e, consequentemente, construir um modelo a fim de tomar decis\u00f5es guiadas pelos dados.<\/p>\n

Atrav\u00e9s do sensoriamento remoto<\/strong><\/a> com drones ou utilizando imagens via sat\u00e9lites, podemos obter um vasto conjunto de imagens de diversas culturas. Isto \u00e9 muito importante, pois desta maneira n\u00f3s conseguimos criar bases de dados para alimentar os algoritmos de aprendizado de m\u00e1quina e, consequentemente, solucionar alguns problemas que a agricultura enfrenta, como por exemplo a detec\u00e7\u00e3o de doen\u00e7as em \u00e1rvores.<\/p>\n

Tecnologia aplicada ao campo: o que fazer?<\/h2>\n

Um dos problemas que podemos detectar \u00e9 o n\u00edvel de sa\u00fade das \u00e1rvores (se est\u00e3o mortas, secas ou morrendo), causada por fatores de natureza nutricional. No exemplo abaixo, obtemos uma base de dados de imagens multiespectrais para fazer a alimenta\u00e7\u00e3o do algoritmo. Assim utilizando algoritmos de aprendizado de m\u00e1quina conseguimos predizer o estado de sa\u00fade em uma determinada planta\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

 <\/p>\n

No exemplo, utilizamos uma imagem multiespectral como entrada do algoritmo, como sa\u00edda, n\u00f3s obtemos as marca\u00e7\u00f5es, indicando o estado de sa\u00fade do eucalipto. Os losangos azuis informam que a \u00e1rvore est\u00e1 morrendo e os vermelhos informam que a mesma est\u00e1 morta ou seca. Os quadrados s\u00e3o amostras de treinamento para que o algoritmo aprenda a detectar o problema em quest\u00e3o.<\/p>\n

Esta \u00e9 apenas uma de v\u00e1rias \u00e1reas que conseguimos aperfei\u00e7oar o processo de produ\u00e7\u00e3o, minimizar os custos e evitar desperd\u00edcios. Mas para que isto seja poss\u00edvel, faz-se necess\u00e1rio uma grande quantidade de dados e desenvolvedores capacitados para criar algoritmos de machine learning aplic\u00e1veis \u00e0s imagens do cliente.<\/p>\n

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