Sistema de Recomendação Sustentável para Máquinas Agrícolas com Técnicas de IA - Jarczewski, Rafael O.; Braun, Carnot; Villas, Leandro; Moura, Pedro; Souza, Allan M. de (Anais do Workshop de Computação Urbana (CoUrb), 2026)
O setor agrícola tem um papel fundamental na economia brasileira, mas é também um dos principais emissores de Dióxido de Carbono (CO 2 ), impulsionado pela crescente mecanização e pelo uso intensivo de tratores pesados. A variabilidade no comportamento do operador e a carência de suporte à decisão em tempo real resultam em oscilações significativas no consumo de combustível e nas emissões de poluentes. Este trabalho propõe um sistema de recomendação baseado em Aprendizagem de Máquina (AM) para manter tratores em faixas ideais de operação. Utilizou-se uma Rede Neural Convolucional (CNN) multitarefa, treinada com dados reais de sensores em quatro operações de campo, capaz de fornecer nove tipos de recomendações dinâmicas de RPM e velocidade. Os resultados experimentais demonstram que o modelo proposto alcançou um F1-Score superior a 99%, superando significativamente algoritmos clássicos como Random Forest e Gradient Boosting. A aplicação do sistema permitiu evitar 38,33% de CO 2 e gerou uma economia de 38,38% de diesel ao longo do ciclo de operação avaliado.