Utilizando Aprendizado de Máquina Explicável para Previsão de Severidade de Ferrugem Asiática da Soja - Daniel, Christofer; Maturana, Guilherme; Pena, Eduardo H. M. (Anais do Congresso Brasileiro de Agroinformática (SBIAGRO), 2023)
A ferrugem asiática é uma doença causada pelo fungo Phakopsora pachyrhizi; tendo a soja como um de seus hospedeiros, e seu aparecimento dependente de múltiplas variáveis do ambiente. Este trabalho propõe o uso de modelos de aprendizado de máquina estado-da-arte para prever a severidade da ferrugem asiática em lavouras de soja. Combinamos dados geológicos e meteorológicos com bases de dados sobre culturas de soja para obter um conjunto de dados que permita explorar melhor as capacidades dos modelos. Em particular, nos concentramos em modelos explicáveis. O conjunto de dados, em combinação com os modelos, permitiu atingir boa acurácia para previsão da severidade da ferrugem para várias plantações em várias cidades brasileiras.