Pecuária de Precisão com IoT e Machine Learning: Uma Revisão Sistemática - Alves, Matusalen Costa; Mota, Fabrício de Carvalho; Prado, Cairon Ferreira; Valentino, Pedro Henrique; Santos, Iallen Gábio de Sousa; Cruz, Jonathas Jivago de Almeida (Anais da Escola Regional de Computação do Ceará, Maranhão e Piauí (ERCEMAPI), 2025)
O objetivo deste estudo é sintetizar uma taxonomia do estado da arte da Internet das Coisas e do Aprendizado de Máquina aplicados na Pecuária de Precisão. A revisão sistemática, conduzida segundo o protocolo PRISMA, explora trabalhos no intervalo 2015 e 2025 recuperados das bases IEEE Xplore e Scopus, que ofereceram em 2.282 artigos selecionados. Os resultados indicam predominância de pesquisas com bovinos e duas abordagens principais: visão computacional para análise comportamental e sensores vestíveis com algoritmos de Machine Learning para avaliação fisiológica. O estudo apresenta tendências emergentes e destaca desafios da Pecuária de Precisão, como a autonomia energética e as limitações de implantação em campo.