{"id":3264,"date":"2021-02-10T04:58:53","date_gmt":"2021-02-10T04:58:53","guid":{"rendered":"https:\/\/new3.farm21.com\/?p=3264"},"modified":"2022-09-13T06:44:20","modified_gmt":"2022-09-13T06:44:20","slug":"machine-learning-in-agriculture","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.farm21.com\/pt\/mecano-aprendizagem-agricultura\/","title":{"rendered":"A aprendizagem da m\u00e1quina encontra a tomada de decis\u00f5es na agricultura"},"content":{"rendered":"

Finalidade dos conselhos de cultivo 2.0<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Quinta21 <\/a>est\u00e1 a desenvolver um sistema de auto-aprendizagem de apoio \u00e0 decis\u00e3o de cultivo. Esta \u00e9 uma plataforma na qual as fontes de dados agr\u00edcolas s\u00e3o combinadas e analisadas atrav\u00e9s de algoritmos de aprendizagem autom\u00e1tica. Os resultados s\u00e3o avaliados e melhorados pelo feedback do utilizador. Chamamos a isto Aconselhamento de Cultivo 2.0. Em este outro blog<\/a> explicamos o que queremos dizer com isto.<\/p>\n\n\n\n

Neste blog, no entanto, focamo-nos nos aspectos que s\u00e3o necess\u00e1rios para a cria\u00e7\u00e3o deste sistema. Definimos os elementos chave e os pontos de partida. Estes aspectos s\u00e3o o que estamos a trabalhar no dia a dia.<\/p>\n\n\n\n

\u200d<\/strong>Os conselhos de cultivo 2.0 fornecem um apoio \u00fanico para o agricultor individual. Permite ao cultivador tornar o cultivo mais eficiente. Isto significa: aumentar o rendimento, poupar em recursos valiosos como a protec\u00e7\u00e3o da cultura, fertilizante e \u00e1gua.<\/p>\n\n\n\n

N\u00f3s acreditamos que este \u00e9 o futuro da digitaliza\u00e7\u00e3o na agricultura.<\/p>\n\n\n\n

Aprendizagem da m\u00e1quina como um volante de in\u00e9rcia<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Para te salvar de um ensaio muito t\u00e9cnico explicamos a aprendizagem de m\u00e1quinas a um n\u00edvel muito elevado. A aprendizagem de m\u00e1quinas \u00e9 uma forma automatizada de analisar grandes quantidades de dados. A um n\u00edvel b\u00e1sico, um sistema de aprendizagem de m\u00e1quinas que funciona bem consiste num loop cont\u00ednuo dos seguintes passos.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n
  1. Recolha de dados.<\/strong> Coleta de dados consistente, de alta qualidade e em grande volume. Um conjunto de dados sempre a crescer com o m\u00e1ximo de dados (relevantes) poss\u00edvel \u00e9 a base do volante.<\/li>
  2. Categorizando dados.<\/strong> Os especialistas em dados categorizam os dados e treinam os algoritmos ML. No nosso caso, identificamos um t\u00f3pico que queremos analisar, por exemplo, uma determinada doen\u00e7a numa colheita, e que par\u00e2metros podem potencialmente influenciar este resultado.<\/li>
  3. A mostrar resultados.<\/strong> Os resultados dos algoritmos ML s\u00e3o mostrados aos cultivadores e consultores de colheitas.<\/li>
  4. Feedback.<\/strong> O feedback \u00e9 processado e inclu\u00eddo em an\u00e1lises subsequentes.<\/li><\/ol>\n\n\n\n

    Para realizares a vis\u00e3o do futuro da Farm21 e pores em movimento o volante de aprendizagem da m\u00e1quina, \u00e9 necess\u00e1rio completar uma s\u00e9rie de fases chave. Esta linha temporal mostra as fases mais importantes.<\/p>\n\n\n\n

    1 Recolher dados<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

    \u200d<\/strong>A aprendizagem da m\u00e1quina requer a recolha consistente de dados de alta qualidade e de grande volume.<\/p>\n\n\n\n

    Para atingir a densidade de dados certa, \u00e9 necess\u00e1rio reduzir o custo por ponto de medi\u00e7\u00e3o e ser capaz de se ligar aos sensores j\u00e1 existentes.<\/p>\n\n\n\n

    Para este fim, estamos a desenvolver sensores propriet\u00e1rios que permitem a recolha de dados de granula\u00e7\u00e3o fina, bem como a utiliza\u00e7\u00e3o de sensores existentes para construir um conjunto de dados de granula\u00e7\u00e3o fina.<\/p>\n\n\n\n

    2 Enriquece dados<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

    \u200d<\/strong>Ao ligar as fontes de dados, \u00e9 poss\u00edvel que um algoritmo de aprendizagem da m\u00e1quina encontre correla\u00e7\u00f5es dentro dos dados.<\/p>\n\n\n\n

    As fontes de dados que ligamos s\u00e3o, por exemplo, imagens de sat\u00e9lite, bases de dados de colheitas, registo de produ\u00e7\u00e3o, varrimentos do solo, conjuntos de dados de tractores, e muitos mais.<\/p>\n\n\n\n

    Com informa\u00e7\u00e3o de diferentes fontes, tamb\u00e9m \u00e9 poss\u00edvel filtrar outliers. Melhorando a qualidade dos dados utilizados para treinar os algoritmos de aprendizagem da m\u00e1quina.<\/p>\n\n\n\n

    3 Alertas gen\u00e9ricos<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

    \u200d<\/strong>Um modelo pr\u00e9-existente (Sistema Gen\u00e9rico de Apoio \u00e0 Decis\u00e3o) forma a base dos alertas. Algoritmos b\u00e1sicos como \"com temperatura X, humidade Y durante o per\u00edodo Z, tens uma alta press\u00e3o da doen\u00e7a\". Estes alertas gen\u00e9ricos s\u00e3o o nosso ponto de partida.<\/p>\n\n\n\n

    Recolhemos quando s\u00e3o accionados e numa fase posterior relacionamos estes eventos com a resposta do utilizador.<\/p>\n\n\n\n

    4 Feedback<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

    \u200d<\/strong>O feedback \u00e9 o motor do sistema de auto-aprendizagem. Um simples \"isto est\u00e1 certo\/n\u00e3o est\u00e1 certo\" j\u00e1 diz muito sobre a qualidade dos conselhos. Como mencionado anteriormente, guardamos este feedback e comparamo-lo com os conselhos dados.<\/p>\n\n\n\n

    Desta forma, os algoritmos de aprendizagem autom\u00e1tica podem determinar, a n\u00edvel individual, quais os factores de pondera\u00e7\u00e3o que devem ser utilizados nos conselhos pessoais de cultivo, mas tamb\u00e9m us\u00e1-los para encontrar mais liga\u00e7\u00f5es entre os conjuntos de dados.<\/p>\n\n\n\n

    5 Prevendo o futuro<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

    \u200d<\/strong>Usando o conjunto de dados sempre a crescer, e com a ajuda da aprendizagem da m\u00e1quina podemos dar conselhos ou avisos sobre o que pode estar para vir.<\/p>\n\n\n\n

    O agricultor \u00e9 assim informado mais cedo sobre os desenvolvimentos clim\u00e1ticos e o seu efeito no seu campo e na sua colheita. Isto permite-lhe agir mais rapidamente.<\/p>\n\n\n\n

    6 Conselhos personalizados de cultivo<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

    \u200d<\/strong>Nesta fase chegamos ao conselho de cultivo 2.0 para o agricultor individual.<\/p>\n\n\n\n

    A medi\u00e7\u00e3o de gr\u00e3os finos permite que as ac\u00e7\u00f5es de cultivo sejam realizadas a um n\u00edvel muito preciso. Devido a toda a informa\u00e7\u00e3o que \u00e9 alimentada no sistema e an\u00e1lises por algoritmos de aprendizagem da m\u00e1quina, o n\u00edvel de conhecimentos \u00e9 largamente aumentado. Isto resulta em conselhos de cultivo localizados e personalizados.<\/p>\n\n\n\n

    O conselho de cultivo automatizado feito \u00e0 medida \u00e9 extremamente detalhado, funciona preventivamente mas \u00e9 direccionado. D\u00e1 a oportunidade de executar cada ac\u00e7\u00e3o no momento certo para optimizar a efici\u00eancia no rendimento e utiliza\u00e7\u00e3o dos recursos.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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