Uma Solução Integrada de Machine Learning e Deep Learning para Melhorar a Eficiência da Irrigação de Precisão

O estudo se insere no contexto da irrigação de precisão, utilizando dados provenientes de uma estação meteorológica local e sensores de solo. O objetivo da pesquisa é explorar técnicas avançadas de Machine Learning e Deep Learning para aprimorar a compreensão do comportamento do solo, da cultura e das condições climáticas. A metodologia adotada abrange a aplicação de técnicas como regressão linear simples e múltipla, assim como o uso de redes neurais. A análise compreende em avaliações comparativas, precisão, desempenho e paralelismo nas implementações, buscando identificar padrões relevantes nesses ambientes específicos. Os resultados visam quantificar a precisão preditiva e analisar o impacto do paralelismo na eficiência e escalabilidade, enfatizando melhorias de implementação e operacionalização.