Uma Solução Integrada de Machine Learning e Deep Learning para Melhorar a Eficiência da Irrigação de Precisão

  • Rogério P. dos Santos Lusófona University
  • Marko Beko IPL
  • Valderi R. Q. Leithardt Lusófona University / IPL / UNINOVA / LASI

Resumo

O estudo se insere no contexto da irrigação de precisão, utilizando dados provenientes de uma estação meteorológica local e sensores de solo. O objetivo da pesquisa é explorar técnicas avançadas de Machine Learning e Deep Learning para aprimorar a compreensão do comportamento do solo, da cultura e das condições climáticas. A metodologia adotada abrange a aplicação de técnicas como regressão linear simples e múltipla, assim como o uso de redes neurais. A análise compreende em avaliações comparativas, precisão, desempenho e paralelismo nas implementações, buscando identificar padrões relevantes nesses ambientes específicos. Os resultados visam quantificar a precisão preditiva e analisar o impacto do paralelismo na eficiência e escalabilidade, enfatizando melhorias de implementação e operacionalização.

Referências

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Publicado
2024-04-24
Como Citar
SANTOS, Rogério P. dos; BEKO, Marko; LEITHARDT, Valderi R. Q.. Uma Solução Integrada de Machine Learning e Deep Learning para Melhorar a Eficiência da Irrigação de Precisão. Anais da Escola Regional de Alto Desempenho da Região Sul (ERAD-RS), [S.l.], p. 129-130, abr. 2024. ISSN 2595-4164. Disponível em: <https://sol.sbc.org.br/index.php/eradrs/article/view/28027>. Acesso em: 18 maio 2024. doi: https://doi.org/10.5753/eradrs.2024.238661.