PROTOTIPO DE SENSOR DE ANÁLISE DE SOLO COM IA EMBUTIDA
DOI:
https://doi.org/10.31510/infa.v22i1.2040Palavras-chave:
Agronegócio, Agricultura de Precisão, Aprendizado de Máquina, IoT, SensoresResumo
A mais recente revolução na Agricultura, classificada como Agricultura 5.0, faz a união de vários aspectos tecnológicos, entre eles a Internet das Coisas (IoT), Big Data e Inteligência Artificial. No campo da agricultura de precisão, a leitura de nutrientes do solo ainda é realizada de forma laboratorial, expondo a amostra de solo a reagentes químicos para coletar os valores dos nutrientes. Por outro lado, os sensores digitais que extraem a leitura de nutrientes do solo em tempo real. Embora muito mais rápidos que a análise laboratorial, apresentam em variações na leitura, que em relação a análise laboratorial podem apresentar valores muito divergentes. Nesse contexto a um potencial de aplicações a serem explorados. Portanto o presente estudo tem por objetivos explorar algoritmos de Aprendizado de Máquinas para realizar tarefas de Regressão que embarcados em protótipos que realizem a leitura de fósforo e potássio no solo, o que melhorou a precisão das medições, indicando potencial para futuras aplicações e desenvolvimentos.
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