Desafios na Predição do Consumo de Pesticidas em Escala Global Usando Aprendizado de Máquina

  • Bruna Capistrano Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca (CEFET/RJ)
  • Luma Chen Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca (CEFET/RJ)
  • Matheus Ribeiro Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca (CEFET/RJ)
  • Carla Pacheco Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-Rio)
  • Dacy Lobosco Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca (CEFET/RJ)
  • João Quadros Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca (CEFET/RJ)
  • Maria Izabel Barreto Petrobras Biocombustível
  • Eduardo Ogasawara Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca (CEFET/RJ)

Resumo


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.

Palavras-chave: Pesticidas, Predição, Séries temporais, Arima, Aprendizado de máquina

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Publicado
25/09/2023
CAPISTRANO, Bruna; CHEN, Luma; RIBEIRO, Matheus; PACHECO, Carla; LOBOSCO, Dacy; QUADROS, João; BARRETO, Maria Izabel; OGASAWARA, Eduardo. Desafios na Predição do Consumo de Pesticidas em Escala Global Usando Aprendizado de Máquina. In: BRAZILIAN E-SCIENCE WORKSHOP (BRESCI), 17. , 2023, Belo Horizonte/MG. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2023 . p. 33-38. ISSN 2763-8774. DOI: https://doi.org/10.5753/bresci.2023.233831.