INTELIGENCIA ARTIFICIAL NO RAMO AGRICOLA

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ENGENHARIA DE SOFTWARE 
BACHARELADO 
ROGERIO BARONE − RA 846154846 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
CAMPINAS – SP 
2024 
ANDERSON ROBERTO DA SILVA 
ALGORITMOS E PROGRAMAÇÃO ESTRUTURADA 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Trabalho realizado para a Universidade 
Anhanguera, como requisito para obtenção 
de média parcial na disciplina de linguagem 
de programação, com o intuito de 
compreender e aplicar os conceitos teóricos 
em situações práticas. 
 
Tutor (a): Vinicius Camargo Prattes 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
CAMPINAS – SP 
2024 
SUMÁRIO 
 
 
1. INTRODUÇÃO .................................................................................................................... 4 
2. RESULTADOS ................................................................................................................... 4 
 
 
 
 
 
1. INTRODUÇÃO 
A inteligência artificial está se tornando um elemento vital na modernização do 
setor agrícola, oferecendo soluções inovadoras para enfrentar os desafios que a 
agricultura enfrenta atualmente. Ao integrar IA em diversas facetas da 
agricultura, desde o plantio até a colheita e além, os agricultores podem otimizar 
seus processos, aumentar a eficiência e reduzir custos. 
Uma aplicação crucial da inteligência artificial na agricultura é a análise de dados 
agrícolas. Com algoritmos avançados de aprendizado de máquina, os 
agricultores podem processar grandes volumes de dados, como condições 
climáticas, características do solo e histórico de safras, para tomar decisões mais 
informadas sobre o plantio, irrigação, uso de fertilizantes e controle de pragas. 
2. RESULTADOS 
Outra área em que a IA está transformando a agricultura é na automação de 
tarefas agrícolas. Desde tratores autônomos até drones equipados com câmeras 
e sensores, a inteligência artificial está permitindo que os agricultores realizem 
monitoramento e manutenção de culturas de forma mais eficiente e precisa. 
Além disso, a IA também está impulsionando a inovação no desenvolvimento de 
culturas mais resilientes e produtivas. Por meio de técnicas como a genômica 
computacional e a modelagem de simulação, os cientistas podem acelerar o 
processo de criação de variedades de plantas que sejam mais adaptadas às 
condições locais e às mudanças climáticas.