APLICAÇÃO DE DEEP LEARNING NA AGRICULTURA SUSTENTÁVEL: Otimização de Práticas Agrícolas no Contexto Brasileiro - Pandolfi, José Guilherme; dos Reis Lucente , Adriano; Claudio Pandolfi, Marcos Alberto; de Oliveira, Marcus Rogério; Felix, Lucas Emanuel (Revista Interface Tecnológica, 2024)
Este artigo aborda a aplicação de Deep Learning, um ramo da inteligência artificial que utiliza redes neurais profundas para analisar grandes volumes de dados e aprender padrões complexos, na promoção da agricultura sustentável, analisando suas contribuições e desafios no contexto brasileiro. O objetivo principal é demonstrar como essa tecnologia pode otimizar práticas agrícolas, como a previsão de safras, a detecção de pragas e doenças, e a gestão eficiente de recursos, alinhando-se aos Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS) 2 e 13 da ONU. A metodologia utilizada consiste em uma pesquisa qualitativa, com a análise de dados e informações disponíveis em artigos acadêmicos, livros, notícias e portais web institucionais. Os resultados indicam que o Deep Learning pode aumentar a precisão das previsões agrícolas, reduzir o uso de pesticidas e otimizar o uso de recursos hídricos e fertilizantes, promovendo práticas mais eficientes e sustentáveis. Conclui-se que a adoção do Deep Learning na agricultura brasileira pode ser uma ferramenta eficaz para alcançar objetivos ambientais e sociais, incentivando a inovação e a sustentabilidade. No entanto, é necessário superar desafios relacionados à infraestrutura tecnológica e à qualidade dos dados para maximizar os benefícios dessa tecnologia.
Keywords: inteligência artificial; otimização de insumos; ODS; redes neurais; sustentabilidade