Estudo brasileiro demonstra que usando técnicas de inteligência artificial é possível prever a performance da cana-de-açúcar em campo.
A metodologia desenvolvida com apoio da FAPESP apresenta um ganho de 50% na capacidade preditiva. É a primeira vez que o método baseado em aprendizado de máquina foi proposto para plantas poliploides como a cana-de-açúcar e as forrageiras.
Ao criar algoritmos que consigam extrair de maneira automática padrões de um conjunto de dados, a metodologia pode ser útil para predizer a performance de uma planta, informando, por exemplo, se ela é resistente ou tolerante a pragas, frio, déficit hídrico, ou deficiência nutricional do solo.
A técnica desenvolvida por grupo de pesquisa da Unicamp e colaboradores aumenta a eficiência de programas de melhoramento, reduzindo o tempo de seleção e os custos associados à genotipagem e caracterização das plantas.
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