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  • Em termos de imagens, é possível gerar mecanismos em que o algoritmo consiga detectar com um grau de precisão quando existe a presença de alguma doença (necessário o cientista de dados, mas também alguém que consiga identificar pela imagem se algum tipo de doença existe ou não).
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Aplicações:

  • Data Analytics dos dados do solo de uma cultura — claro que, para isso, é necessário realizar uma coleta de dados históricos anteriormente. Com essa análise, é possível entender o impacto das diferentes ações no solo, como umidade, nível de nutrientes, material orgânico. A partir desses dados, é possível realizar tarefas que agridam e interfiram na dinâmica da terra minimamente.
  • Auxílio na manutenção das boas práticas ambientais, baseando-se em informações do campo e predizendo quais os manejos corretos e mais adequados para cada situação.
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Aplicações:

  • IoT em uma granja, pode detectar a falta de água ou alimento, fatores totalmente ligados ao bom desenvolvimento dos animais e, assim, acionar sistemas que liberem mais ração e/ou água.
  • Controle das condições de qualidade do ar do ambiente onde os animais se encontram, analisando e detectando problemas em diferentes variáveis (como excesso de CO2, umidade entre outros).
  • Sensores que monitoram as condições dos animais em uma pastagem, por sua vez, podem alertar sobre problemas de saúde ou nutrição de animais.
  • Detecção de condições adversas no campo, emitindo alertas quando há detecção de fogo ou nível de umidade do ar excessivamente baixa (que permite maiores condições a incêndios).
  • Detecção de pragas online na lavoura, com a programação para que a pulverização de produtos defensivos só seja efetuada após um certo nível de infestação à cultura ser detectado.
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