Desafios na Predição do Consumo de Pesticidas em Escala Global Usando Aprendizado de Máquina - Capistrano, Bruna; Chen, Luma; Ribeiro, Matheus; Pacheco, Carla; Lobosco, Dacy; Quadros, João; Barreto, Maria Izabel; Ogasawara, Eduardo (Anais do Brazilian e-Science Workshop (BreSci), 2023)
O consumo de pesticidas é relevante para o agronegócio, governo e sociedade em escala mundial. Tal consumo é um insumo fundamental na cadeia produtiva de alimentos, sendo um indicador importante para o monitoramento dos níveis de intoxicações e de resíduos que degradam o meio ambiente. Analisar o consumo de pesticidas em escala global ao longo do tempo é um grande desafio, pois os dados disponíveis são anuais e recentes. Este trabalho explora diferentes maneiras de otimizar a construção de modelos de previsão, utilizando diferentes abordagens por meio de combinações pareadas entre pré-processamento de dados e métodos de aprendizado de máquina. Foram avaliadas essas abordagens para obter previsões baseadas em dados reais sobre pesticidas nos dez principais países que os consomem. Os resultados mostraram que a utilização de modelos de aprendizado de máquina com desempenho satisfatório é difícil de se obter, considerando esse cenário de poucos dados e, ao mesmo tempo, peculiar de acordo com o país.