Estudo de caso: Modelo preditivo de aprendizado automático

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A indústria agrícola tem enfrentado constantes desafios relacionados ao clima, ao solo e aos próprios cultivos. No entanto, a pergunta chave que muitos agricultores fazem é: através de um modelo preditivo de aprendizado automático, podemos prever uma queda repentina na produção, especialmente em cultivos altamente tecnificados como o algodão?

A importância das previsões na agricultura

A agricultura reconheceu a crucial importância das previsões em suas operações diárias. Uma das vantagens mais notáveis é a tomada de decisões proativa. Graças à capacidade de antecipar eventos, os agricultores podem planejar com antecedência, o que não apenas economiza custos significativos, mas também maximiza a produtividade. Além disso, essas previsões desempenham um papel vital na gestão de riscos. Em vez de serem pegos de surpresa, os agricultores podem usar essas previsões para prevenir grandes perdas e, assim, se preparar adequadamente para qualquer eventualidade que possa surgir no campo.

A revolução tecnológica na agricultura

Na era atual, estamos testemunhando uma verdadeira revolução tecnológica no setor agrícola. Uma das inovações mais impactantes é o uso do Big Data na agricultura. Por meio da coleta e análise de vastas quantidades de dados, é possível modelar e compreender com uma profundidade sem precedentes os padrões e tendências que governam este setor. Mas o avanço não para por aí. A incorporação do modelo preditivo de aprendizado automático e da inteligência artificial redefiniu completamente o cenário agrícola. Essas tecnologias avançadas não apenas estão transformando as metodologias tradicionais, mas também estão possibilitando a automação de diversas tarefas e, o que é ainda mais impressionante, possibilitando a realização de previsões com um nível de precisão nunca antes visto.

Estudo de caso: O algodão e a busca por previsões precisas

É possível prever um declínio na produção agrícola? Neste estudo de caso sobre um Modelo Preditivo de aprendizado automático, exploramos como a tecnologia pode ser usada para antecipar mudanças significativas nos rendimentos agrícolas, especificamente no cultivo do algodão. Através da análise detalhada de diversos fatores, buscamos determinar as causas das flutuações na produção e como as previsões precisas podem ser uma ferramenta essencial para os agricultores na era moderna.

Situación inicial: A queda na produção

Entre as safras de 2020-21 e 2021-22, um dos nossos principais clientes teve uma notável redução na sua produção de algodão, caindo de quase 6 T/ha para 4 T/ha. Além disso, a safrinha teve uma diminuição de 1,5 T/ha. Em um intervalo geral, os rendimentos de safras e safrinhas variam entre 2 e 6 toneladas por hectare.

Objetivo: Um modelo preditivo de aprendizado automático

Diante desta realidade, o desafio proposto para a nossa equipe na HEMAV foi o desenvolvimento de um modelo preditivo de aprendizado automático que considerasse fatores determinantes como o clima, o solo e o material vegetal. No entanto, antes de prosseguir, era essencial fazer um diagnóstico da situação e entender as especificidades do cultivo em questão.

Fatores analisados

  • Genética da planta: Curiosamente, a genética desempenhou um papel menor em nossa análise. Cerca de 90% da produção provinha de apenas duas variedades principais.
  • Solo: Observamos que uma das variedades, que cobre apenas 3,45% da superfície cultivada, mostrava rendimentos variáveis de acordo com o tipo de solo em que era plantada.
  • Recomendação de irrigação: Durante nossa análise, também avaliamos a eficácia do coeficiente de cultivo usado para as recomendações de irrigação. Para nossa surpresa, o coeficiente baseado em estudos anteriores não correspondia à realidade do cliente, levando-nos a criar um coeficiente específico.

Principais descobertas

As pesquisas iniciais revelaram que tanto a precipitação quanto a temperatura, e sua distribuição ao longo do tempo, foram determinantes na queda da produção. Essa descoberta foi corroborada ao observar como essas circunstâncias afetavam os índices espectrais, que foram posteriormente incorporados ao modelo.

Resultados e conclusão

Graças à análise detalhada, conseguimos treinar um modelo que identifica e usa informações vitais para prever tendências na produção. Na HEMAV, nossa visão é transformar dados e insights em previsões de colheita precisas, facilitando decisões agrícolas ideais.

Finalmente, a agricultura do futuro focará na adaptabilidade e precisão. Com a ajuda da tecnologia e o compromisso com previsões agronômicas precisas, a eficiência aumentará, garantindo uma produção mais sustentável e respeitosa com o nosso planeta.

Modelo preditivo de aprendizado automático

Outros casos de sucesso com a tecnologia

No campo agrícola, a tecnologia demonstrou seu potencial através de diversos casos de sucesso. Por um lado, temos a detecção precoce de pragas, onde modelos preditivos estão sendo usados para antecipar sua aparição, baseando-se na interpretação de dados climáticos e na análise de padrões históricos. Por outro lado, a tecnologia também revolucionou a gestão da água. Agora temos sistemas de irrigação inteligente que, guiados por previsões climáticas e adaptando-se às necessidades específicas das culturas, otimizam o uso do precioso recurso, garantindo uma agricultura mais sustentável e eficiente.

Conclusão

A agricultura do futuro é definida pela sua adaptabilidade e precisão. As previsões agronômicas precisas, apoiadas pela tecnologia, como um modelo preditivo de aprendizado automático, não apenas melhorarão a eficiência, mas também garantirão uma produção mais sustentável e amigável com o meio ambiente.

Modelo preditivo de aprendizado automático
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