INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL APLICADA À CIÊNCIA FLORESTAL

Code: 231215284
12
0
Título

INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL APLICADA À CIÊNCIA FLORESTAL

Autores(as):
  • Richardson Barbosa Gomes Da Silva

    Silva, Richardson Barbosa Gomes da

  • Rodrigo De Oliveira Almeida

    Almeida, Rodrigo de Oliveira

  • Danilo Simões

    Simões, Danilo

  • Marcelo Scantamburlo Denadai

    Denadai, Marcelo Scantamburlo

  • Heitor Scaramussa Dallapiccola

    Dallapiccola, Heitor Scaramussa

  • Leonardo José Silva Da Costa

    Costa, Leonardo José Silva da

  • Maicon Dos Santos Da Silva

    Silva, Maicon dos Santos da

  • André Lucas Sousa Da Silva

    Silva, André Lucas Sousa da

  • Paloma Trevisan Pandolfo

    Pandolfo, Paloma Trevisan

  • Taíse Conceição Rodrigues

    Rodrigues, Taíse Conceição

DOI
10.37885/231215284
Publicado em

30/12/2023

Páginas

128-143

Capítulo

7

Resumo

Nos próximos anos, a quantidade de dados gerados pelas operações florestais está prevista para aumentar. Esse maior volume de dados levará os gestores florestais, principalmente nas grandes empresas, a adotar procedimentos e tecnologias mais eficientes, isto é, extrair informações relevantes para subsidiar o planejamento, reduzir o tempo de análise e os custos. Essas ações são fundamentais, haja vista que interferem diretamente na concorrência e nas demandas dos clientes. Apesar disso, nesse processo de transição, ainda é comum a adoção de ferramentas estatísticas tradicionais que acabam não contemplando integralmente a complexidade dos dados. Nesse contexto, tem crescido a possibilidade de aumentar a eficiência na análise dos dados por meio da inteligência artificial, especialmente pela técnica do machine learning. Essa técnica refere-se ao amplo processo de adaptação de modelos preditivos aos dados ou de identificação de agrupamentos informativos. Dessa forma, a utilização da inteligência artificial no setor florestal tem permitido aos gestores florestais explorarem grande volume de dados, produzindo modelos capazes de predizer, com alta performance, diversos fenômenos florestais, facilitando a tomada de decisão.

Palavras-chave

Machine learning, Modelos preditivos, Operações florestais, Algoritmos, Métodos de aprendizagem, Big data.

Autor(a) Correspondente
Licença

Este capítulo está licenciado com uma Licença Creative Commons Atribuição-NãoComercial-SemDerivações 4.0 Internacional.

Licença Creative Commons

O conteúdo do capítulo e seus dados e sua forma, correção e confiabilidade, são de responsabilidade exclusiva do(s) autor(es). É permitido o download e compartilhamento desde que pela origem e no formato Acesso Livre (Open Access), com os créditos e citação atribuídos ao(s) respectivo(s) autor(es). Não é permitido: alteração de nenhuma forma, catalogação em plataformas de acesso restrito e utilização para fins comerciais. O(s) autor(es) mantêm os direitos autorais do texto.