Machine learning: como essa tecnologia pode prever a produtividade e identificar pragas nas safras? - OPENCADD

A agricultura, um setor vital para a economia global, está experimentando transformações significativas com a aplicação de tecnologias de ponta. Entre elas, destaca-se o Machine Learning (ML), uma técnica de Inteligência Artificial (IA) que potencializa a eficiência e a produtividade no campo.

Com as soluções da OPENCADD, agricultores podem usar sensores e ferramentas tecnológicas avançadas para monitorar, prever e tomar decisões baseadas em dados consolidados.

O que é Machine Learning?

Machine Learning é uma técnica de IA que permite às máquinas aprenderem com dados, sem necessidade de programação explícita para cada tarefa. Inspirado pelo funcionamento do cérebro humano, o ML é capaz de analisar grandes volumes de informações e identificar padrões para prever resultados.

No agronegócio, isso significa analisar dados relacionados ao clima, solo e saúde das plantações para prever condições futuras, produtividade, pragas e doenças.

Como o Machine learning aplica-se ao agronegócio?

O Machine Learning tem uma série de aplicações no agronegócio, ajudando os agricultores a gerenciar as operações de maneira mais eficiente e mais produtiva. 

Dentro das principais aplicações do Machine Learning no setor agrícola: a previsão de produtividade e a identificação de pragas são as mais importantes. Acompanhe!

Na previsão de produtividade

O ML permite prever o desempenho das safras com base em dados históricos e atuais, como:

• Clima: Temperatura, precipitação e umidade.
• Solo: Condições químicas e físicas.
• Produção agrícola anterior.

Exemplo prático:
Um produtor de milho pode usar ML para analisar dados climáticos e do solo, ajustando práticas de irrigação e adubação para maximizar a produtividade.

Na identificação de pragas nas safras

Com ML, agricultores podem detectar pragas e doenças logo no início, reduzindo impactos negativos.

Exemplo prático:
Um produtor de frutas pode usar sensores para monitorar folhas e frutos. O ML analisará esses dados e identificará padrões que indiquem a presença de pragas, permitindo ações rápidas, como aplicação direcionada de defensivos agrícolas.

Na prática, como usar essa tecnologia?

O MATLAB, uma ferramenta da OPENCADD, é ideal para aplicar o ML no agronegócio. Ele oferece:

• Interface amigável: Com aplicativos intuitivos para treinamento e comparação de modelos.
• AutoML: Seleção de características, modelos e ajuste de hiperparâmetros automaticamente.
• Processamento de Big Data: Escalabilidade para dados complexos.
• Código reutilizável: Geração automática de códigos C/C++ para aplicações integradas.

Além disso, o MATLAB combina aprendizado supervisionado e não supervisionado, com algoritmos rápidos e eficientes para classificação, regressão e clustering.

Benefícios do Machine Learning na Agricultura

• Decisões baseadas em dados confiáveis.
• Maior eficiência no manejo de recursos.
• Identificação precoce de problemas, reduzindo perdas.
• Previsões precisas para planejamento estratégico.

A OPENCADD é especialista em sistemas de machine learning para a agricultura, como o MATLAB. Explore o nosso site e saiba mais!