BORRACHA, MODELAGEM DA CULTURA.

Introdução:

A borracha é um recurso natural amplamente produzido e utilizado em todo o mundo. Os usos da borracha são variados e vão desde a fabricação de pneus e produtos automotivos até a produção de calçados ou medicamentos…

A la hora de entrenar modelos de IA para el caucho, es aconsejable combinar la estadística con el punto de vista agronómico.

Esses são algoritmos que usam dados históricos e padrões identificados nesses dados para prever eventos ou resultados futuros.

Vantagens da modelagem preditiva:

Os modelos preditivos de produção estão se tornando cada vez mais úteis na agricultura, são fundamentais para a tomada de decisões baseadas em dados e oferecem às empresas e organizações uma vantagem competitiva, ajudando-as a prever eventos e tendências futuras, especialmente no cenário de mudanças climáticas.

A era dos dados:

Informações climáticas (temperaturas, precipitação…), dados de satélite (NDVI, NDRE, SAR…), dados de campo (biometria, dados de produção…) são um coquetel que pode se tornar indigesto, especialmente quando tentamos simplificar os processos de Machine Learning que envolvem nossos modelos.

Como começamos:

A Hemav realiza estudos preliminares antes de modelar uma cultura, não apenas utilizando informações bibliográficas e estudos científicos, mas também analisando casos específicos dos dados de nossos clientes.

Aqui está um exemplo:

Determinar quais parâmetros são fundamentais e como estruturá-los ajuda no treinamento dos modelos e, para isso, é aconselhável combinar a estatística com o ponto de vista agronômico, como neste exemplo em que o ciclo fenológico da cultura nos diz o que observar e quando.

Estou ansioso para ouvir sobre suas experiências:

Você usa modelagem preditiva em sua dinâmica de trabalho no setor agrícola e estaria interessado em começar a usá-la? Conte-me suas experiências e preocupações.

Se estiver interessado no uso de modelos preditivos, não hesite em entrar em contato conosco, pois saber com antecedência a produção pode ser vital para o gerenciamento da sua colheita.