Modelo de Machine Learning em Tempo Real para Agricultura de Precisão

Abstract

A gestão da irrigação inteligente pode alcançar melhores formas de utilização para recursos hídricos no contexto da agricultura de precisão. A irrigação torna-se uma das etapas mais importantes em ambientes de plantios de safras orgânicas e também muito complexa. Para tanto, este trabalho apresenta um modelo de aplicação em Machine Learning (ML), para predição na gestão da água para plantio de lúpulo. Os modelos de aprendizado utilizados terão por base uma arquitetura proposta. Com isso, busca-se desenvolver um modelo híbrido preditivo, que seja capaz de analisar dados em tempo real e prever recomendações de irrigação voltadas à agricultura de precisão.