| Título: | Aplicação de inteligência artificial para aumento da produtividade na cultura da soja |
| Outros títulos: | Application of artificial intelligence to increase productivity in soy cultivation |
| Autor(es): | Paixão, Bruno Ferreira da |
| Orientador(es): | Presotto, Elen |
| Assunto: | Produtividade agrícola
Pragas agrícolas
Soja - cultivo |
| Data de apresentação: | 22-Jul-2024 |
| Data de publicação: | 26-Set-2024 |
| Referência: | PAIXÃO, Bruno Ferreira da. Aplicação de inteligência artificial para aumento da produtividade na cultura da soja. 2024. 29 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Gestão de Agronegócios) — Universidade de Brasília, Brasília, 2024. |
| Resumo: | A soja desempenha um papel crucial na economia brasileira, representando um grão
essencial na alimentação humana e animal e contribuindo significativamente para o
PIB do país. Este estudo investiga o impacto da Inteligência Artificial (IA) na
produtividade da soja no Brasil. Foram analisadas tecnologias de IA aplicadas na
agricultura, como identificação precoce de pragas e doenças, gestão precisa de
insumos e previsão climática. A pesquisa revelou que a IA pode aumentar a
produtividade da soja em até 20%, reduzir o consumo de água em 30% e melhorar a
precisão na previsão de safra em 95%. No entanto, a implementação enfrenta
desafios como altos custos e necessidade de infraestrutura tecnológica. Conclui-se
que a adoção de IA pode transformar a produção de soja, promovendo maior eficiência
e sustentabilidade. |
| Abstract: | Soybeans play a crucial role in the Brazilian economy, representing an essential grain
in human and animal nutrition and significantly contributing to the country's GDP. This
study investigates the impact of Artificial Intelligence (AI) on soybean productivity in
Brazil. Technologies such as early pest and disease detection, precise input
management, and climate forecasting were analyzed. The research revealed that AI
can increase soybean productivity by up to 20%, reduce water consumption by 30%,
and improve crop yield prediction accuracy by 95%. However, implementation faces
challenges such as high costs and the need for technological infrastructure. It
concludes that adopting AI can transform soybean production, promoting greater
efficiency and sustainability. |
| Informações adicionais: | Trabalho de Conclusão de Curso (graduação) — Universidade de Brasília, Faculdade de Agronomia e Medicina Veterinária, Gestão de Agronegócios, 2024. |
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| Aparece na Coleção: | Gestão de Agronegócios - Campus Darcy Ribeiro
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