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Tipo do documento: Tese
Título: Inteligência artificial aplicada na otimização hídrica para culturas agrícolas - OTIMAGRI
Título(s) alternativo(s): Artificial intelligence applied in water optimization for agricultural crops - OTIMAGRI
Autor(es): Villas Bôas Júnior, Manoel
Orientador(a): Delgado, Angel Ramon Sanchez
Primeiro coorientador: Rodriguez, Maria Claudia
Segundo coorientador: Cavalcante Junior, Jose Airton Chaves
Primeiro membro da banca: Sanchez Delgado, Angel Ramon
Segundo membro da banca: Strauss, Edilberto
Terceiro membro da banca: Lima, Alan Miranda Monteiro de
Quarto membro da banca: Pinto, Marinaldo Ferreira
Quinto membro da banca: Vera-Tudela, Carlos Andrés Reyna
Palavras-chave: Agricultura 4.0;Transformação digital;Tecnologia agrícola;Agriculture 4.0;Digital transformation;Agricultural technology
Área(s) do CNPq: Engenharia Agrícola
Idioma: por
Data do documento: 15-Dez-2023
Editor: Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro
Sigla da instituição: UFRRJ
Departamento: Pró-Reitoria de Pesquisa e Pós-Graduação
Programa: Programa de Pós-Graduação em Ciência, Tecnologia e Inovação em Agropecuária
Citação: VILLAS BÔAS JUNIOR, Manoel. Inteligência artificial aplicada na otimização hídrica para culturas agrícolas - OTIMAGRI. 2023. 67 f. Tese (Doutorado em Ciência, Tecnologia e Inovação em Agropecuária) - Pró-Reitoria de Pesquisa e Pós-Graduação, Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro, Seropédica, 2023.
Resumo: Este trabalho apresenta um sistema de otimização inovador, baseado no algoritmo Otimização por Enxames de Partículas, do inglês Particle Swarm Optimization (PSO), projetado para aprimorar a eficiência da agricultura, com ênfase na minimização do consumo de recursos naturais e insumos, incluindo o uso eficiente da água. O principal objetivo é maximizar a receita líquida da produção agrícola, considerando recursos limitados. Uma característica deste sistema é a sua versatilidade, pois pode ser facilmente utilizado em smartphones, tornando-o acessível a um público mais amplo. Além disso, destaca-se pela sua rapidez na obtenção de resultados, tornando a tomada de decisões mais ágil e eficaz. O algoritmo PSO atua como a espinha dorsal deste sistema, permitindo encontrar o equilíbrio entre o consumo de insumos e o rendimento da colheita em culturas agrícolas. Os resultados obtidos foram comparados com dados da literatura, especialmente para culturas como alface americana e meloeiro, e demonstraram ser compatíveis ou, em alguns casos, superiores. Conclui-se que essa ferramenta não apenas oferece suporte confiável para a tomada de decisões econômicas na agricultura, mas também é acessível, rápida e facilmente adaptável a diferentes tipos de insumos e dispositivos móveis e a suporte a introdução rápida de novas funções de produções, independentemente do número de insumos a serem considerados.
Abstract: This work presents an innovative optimization system, based on the Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm, designed to improve agricultural efficiency, with an emphasis on minimizing the consumption of natural resources and inputs, including the use water efficiency. The main objective is to maximize net income from agricultural production, considering limited resources. A feature of this system is its versatility, as it can be easily used on smartphones, making it accessible to a wider audience. Furthermore, it stands out for its speed in obtaining results, making decision-making more agile and effective. The PSO algorithm acts as the backbone of this system, allowing it to find a balance between input consumption and harvest yield in agricultural crops. The results obtained were compared with data from the literature, especially for crops such as iceberg lettuce and melon, and were shown to be compatible or, in some cases, superior. It is concluded that this tool not only offers reliable support for economic decision-making in agriculture, but is also accessible, quickly and easily adaptable to different types of inputs and mobile devices and supports the rapid introduction of new production functions, regardless of the number of inputs to be considered.
URI: https://rima.ufrrj.br/jspui/handle/20.500.14407/22293
Aparece nas coleções:Doutorado em Ciência, Tecnologia e Inovação em Agropecuária

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